Во-первых, значительное увеличение объема данных и возможности их обработки. Большие объемы данных, которые сейчас генерируются и собираются в различных областях, обеспечивают необходимую информацию для обучения нейронных сетей. С появлением больших наборов данных стало возможным обучать более сложные модели глубокого обучения, что в свою очередь позволяет достигать более высокой точности и эффективности алгоритмов.
Во-вторых, развитие вычислительных технологий и аппаратных решений. С появлением мощных графических процессоров (GPU) и специализированных процессоров для глубокого обучения (например, тензорных процессоров), стало возможным значительно увеличить скорость обучения и применения нейронных сетей. Это позволяет решать более сложные задачи в реальном времени и эффективно работать с большими объемами данных.
Наконец, активное научное и инженерное сообщество, работающее в области искусственного интеллекта и нейронных сетей, способствует развитию новых методов и подходов. Благодаря обмену знаниями и опытом, исследователи и разработчики стремятся постоянно улучшать существующие модели и создавать новые, более эффективные и гибкие алгоритмы.
Таким образом, сочетание больших объемов данных, современных вычислительных технологий и активного научного сообщества позволило активно применять искусственные нейронные сети в различных областях и достигать значительных результатов в решении сложных задач.