환경 분석 없이 진행된 머신러닝는 예측과 다른 결과를 낳을 수 있습니다.
일반적인 흐름에서는, 머신러닝의 안정성은 전체 운영 품질과 직결됩니다.
운영 환경에 따라 다를 수 있으나, 실제 운영 환경에서는 머신러닝의 세부 설정이 중요합니다. 실무 경험상 머신러닝는 단계별 점검이 중요합니다. 머신러닝의 성과는 단기간에 판단하기 어렵습니다. 실무를 진행할수록 이 부분을 놓치면 안 된다는 점을 느끼게 됩니다.
머신러닝를 효율적으로 운영하려면 불필요한 요소를 줄여야 합니다.

환경 변화에 따라 머신러닝 전략도 조정되어야 합니다. 실제 운영에서는 머신러닝의 일관성이 성과로 이어집니다.

실무에서는 머신러닝의 세부 구조가 결과에 큰 영향을 미칩니다. 머신러닝는 단기적인 시도보다는 지속적인 관리가 요구됩니다. 개인적인 경험으로는 이 요소가 안정성을 좌우하는 경우가 많았습니다.
일률적으로 적용하기는 어렵지만, 실무 기준에서 머신러닝는 관리 체계가 핵심 요소입니다.

지속적인 운영이 머신러닝의 결과로 이어집니다.