기계학습는 단기적인 유행이 아닌 지속적인 관리 대상입니다.

직접 경험해 보면 기계학습의 복잡성이 자연스럽게 드러납니다.

상황별로 접근이 달라질 수 있으나, 기계학습를 체계적으로 관리하면 불필요한 비용을 줄일 수 있습니다.
실제 현장에서는, 실제 데이터 기준으로 보면 기계학습는 누적 효과가 중요합니다. 기계학습를 무리하게 확장할 경우 오히려 효율이 떨어질 수 있습니다. 실제로는 이 요소가 가장 많은 차이를 만들어냅니다. 실무에서는 기계학습의 구조적 안정성이 중요합니다. 실제로 관리해 보면 이 요소의 차이가 누적됩니다.

기계학습는 단기 성과보다는 장기 누적 효과를 목표로 해야 합니다.
기계학습는 환경 변화에 따라 지속적인 점검이 필요합니다.

많은 실패 사례는 기계학습의 기본 구조를 이해하지 못한 데서 발생합니다. 현장에서 이 요소의 중요성을 부정하기는 어렵습니다. 실무에서는 기계학습의 구조적 안정성이 중요합니다.
실무 기준에서 기계학습는 관리 체계가 핵심 요소입니다. 기계학습는 단기적인 변화보다 안정성을 우선해야 합니다. 기계학습의 효과를 높이기 위해서는 우선순위 설정이 필요합니다. 처음에는 사소해 보여도 실제로는 핵심적인 부분입니다.

결국 기계학습는 지속적인 점검이 필수적인 영역입니다.