科学家和工程师能藉由专业领域知识在AI专案取得某种程度的成果；然而，若利用如自动标记等工具来快速地处理庞大、高品质的资料集，将是进一步成功的关键。

随着取得了现有深度学习模型与研究并加以持续改进，科学家与工程师得以在人工智慧（AI）专案得到更大范围的成果。传统上，AI模型大多数以影像为基础，不过接下来这一年，AI模型将涵盖更多样化的资料类型结合，从感测器到时间序列，再到文字和雷达资料等等。

图1 : 传统上，AI模型大多数以影像为基础，未来AI模型将涵盖更多样化的资料类型结合。

科学家和工程师固然可藉由自身具备的专业领域知识在AI专案取得某种程度的成果；然而，若还可以利用某些工具如自动标记等来快速地处理庞大、高品质的资料集，将是进一步成功的关键。资料品质愈高、资料量愈大，愈能增加AI模型的精确性，成功机会也愈大。
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