머신러닝는 전체 구조 안에서 역할을 이해하는 것이 중요합니다.

직접 적용해 보면 머신러닝는 판단이 필요한 순간이 많습니다.
상황별 판단이 필요하지만, 머신러닝의 방향이 명확하지 않으면 운영 과정에서 혼선이 발생합니다. 실제 사례를 기준으로 보면 머신러닝는 사전 설계 단계가 매우 중요합니다. 실제 사례를 보면 머신러닝는 세부 설정에서 차이가 발생합니다. 실무 환경에서는 이 요소가 안정적인 운영에 기여합니다.

많은 경우 머신러닝의 효율은 구조 설계에서 차이가 납니다. 현장에서 가장 자주 문제로 이어지는 지점 중 하나입니다. 무계획으로 진행된 머신러닝는 기대 이하의 결과로 이어질 가능성이 높습니다. 개인적으로는 이 요소가 기준점 역할을 한다고 생각합니다.

머신러닝 작업 시 기본 원칙을 지키는 것이 가장 중요합니다.
머신러닝는 한 번의 작업으로 끝나는 영역이 아닙니다.