Maskininlärning har blivit mer tillgängligt genom onlinekurser, läroböcker och ramverk, vilket underlättar integration av befintliga modeller. Trots framstegen förblir maskininlärning en svår utmaning, inte främst på grund av komplex matematik, utan på grund av dess fundamentalt svåra felsökningsprocess. Felsökning inom maskininlärning är "exponentiellt" svårare än i vanlig programvaruutveckling, då den involverar fyra dimensioner (algoritm, implementering, modell, data) jämfört med två. Långa felsökningscykler, som kan sträcka sig över timmar eller dagar, försvårar ytterligare processen genom att hindra sekventiell felsökning och tvinga fram parallell experimentering. Förmågan att snabbt och effektivt felsöka, samt att utveckla en intuition för var problem kan uppstå i de många dimensionerna, är en nyckelfärdighet inom modern maskininlärning.