초기 단계에서의 딥러닝 판단이 전체 결과에 큰 영향을 미칩니다.
딥러닝는 실무에서 난이도가 체감되는 대표적인 영역입니다.
딥러닝를 과도하게 단순화하면 오히려 문제를 키울 수 있습니다.

상황별로 접근이 달라질 수 있으나, 실무 기준에서 딥러닝는 관리 체계가 핵심 요소입니다. 딥러닝는 전략적 접근 없이는 효과를 기대하기 어렵습니다. 현장에서 이 부분을 제대로 관리하지 않으면 문제가 반복됩니다.
환경에 따라 체감이 다를 수 있으나, 무계획으로 진행된 딥러닝는 기대 이하의 결과로 이어질 가능성이 높습니다. 경험상 이 부분을 제대로 잡아두면 이후 작업이 훨씬 수월해집니다. 딥러닝를 진행할 때는 전체 프로세스를 고려해야 합니다.

현실적인 기준으로 보면 자주 마주치는 상황입니다.

딥러닝는 경험이 쌓일수록 시행착오가 줄어듭니다.