많은 분들이 머신러닝에서 같은 실수를 반복하는 경향이 있습니다.

머신러닝를 진행하다 보면 예상치 못한 판단 지점이 나타납니다.
실제 사례를 보면 머신러닝는 세부 설정에서 차이가 발생합니다.

머신러닝를 운영할 때는 전체 시스템과의 연계를 고려해야 합니다. 머신러닝를 단순 작업으로 접근하면 한계에 부딪히기 쉽습니다. 머신러닝 작업 시 기본 원칙을 지키는 것이 가장 중요합니다.

많은 시행착오는 머신러닝의 구조를 간과한 데서 발생합니다. 처음에는 체감하기 어렵지만 시간이 지나면 명확해집니다. 기본을 무시한 머신러닝는 장기적으로 리스크를 증가시킬 수 있습니다. 실무에서 이 부분을 간과하면 수정 비용이 커집니다.

일반적인 사례를 기준으로 하면, 머신러닝는 장기 전략 없이 성과를 기대하기 어렵습니다.

일반적인 기준으로 보면, 무분별한 머신러닝 확장은 오히려 효율을 저하시킬 수 있습니다.
머신러닝를 체계적으로 관리하면 불필요한 비용을 줄일 수 있습니다. 많은 실패 사례는 머신러닝의 기본 구조를 이해하지 못한 데서 발생합니다.
과거 사례를 참고하면서 동일한 패턴을 확인했습니다.

머신러닝는 단기적인 판단으로 평가하기 어렵습니다.