A qualidade e quantidade dos dados de treinamento são cruciais para o desempenho do modelo. Datasets são divididos em treino (60-80%), validação (10-20%) e teste (10-20%). Problemas comuns incluem viés nos dados, falta de representatividade, dados ruidosos e desbalanceamento de classes. Data augmentation e synthetic data generation são técnicas para ampliar datasets. Benchmarks famosos incluem ImageNet, COCO, SQuAD e GLUE.