1. El tipo de tarea. La IA no funciona igual de bien para todo tipos de tareas. Por ejemplo no será lo mismo trabajar con imágenes o vídeos que con variables referentes al precio de la vivienda.
2. La arquitectura de la red. Hay diversos tipos de arquitectura desde los perceptrones más básicos hasta redes más profundas.
3. La muestra. Cuanto mayor sea la muestra, mejores serán los resultados obtenidos.
4. Los parámetros. Las diferentes arquitecturas ofrecen determinados hiperparámetros que pueden ayudar a la red a entrenarse con mayor facilidad o productividad, disminuir el sobreaprendizaje etc.
5. La métrica. Es importante tener en cuenta la métrica que vamos a utilizar para medir el éxito de una red artificial pudiendo ser métricas como el accuracy, precision, recall, f1 score o el AUC
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