현장 경험이 쌓일수록 머신러닝에 대한 접근이 달라집니다.

실제 데이터 기준으로 보면 머신러닝는 누적 효과가 중요합니다. 머신러닝는 환경 변화에 따라 지속적인 점검이 필요합니다.

실제 사례를 기준으로 보면 머신러닝는 사전 설계 단계가 매우 중요합니다. 개인적으로 여러 프로젝트에서 동일한 결과를 확인했습니다. 실제 기준으로 보면 머신러닝는 지속적인 개선이 필요합니다. 실무에서 이 부분을 간과하면 수정 비용이 커집니다. 머신러닝는 한 번의 작업으로 끝나는 영역이 아닙니다.
모든 경우에 일괄 적용하기는 어렵지만, 머신러닝를 효율적으로 운영하려면 불필요한 요소를 줄여야 합니다. 경험상 이 요소가 안정적인 결과를 만드는 기반이 됩니다. 머신러닝를 효율적으로 운영하려면 불필요한 요소를 줄여야 합니다.

머신러닝는 환경에 맞는 전략 수립이 필수적입니다. 머신러닝를 효과적으로 운영하기 위해서는 전체 흐름을 먼저 파악해야 합니다.
많은 경우 머신러닝의 문제는 구조 설계에서 발생합니다. 개인적인 경험으로는 이 부분이 작업 완성도를 좌우합니다. 머신러닝는 환경 변화에 민감하게 반응해야 합니다.
지속적인 관리가 머신러닝의 안정성을 확보합니다.