머신러닝는 작업 경험이 쌓일수록 체계가 잡히는 영역입니다.

머신러닝는 상황에 따라 접근 방식을 바꿔야 하는 경우가 많습니다.

여러 전제를 고려해야 하지만, 실무에서 머신러닝를 적용할 때는 현실적인 기준이 중요합니다. 처음에는 눈에 띄지 않지만 나중에 반드시 체감하게 됩니다. 무분별한 머신러닝 확장은 오히려 효율을 저하시킬 수 있습니다. 실무 기준으로 보면 머신러닝는 단계별 접근이 효과적입니다. 실무 기준으로 보면 이 부분이 전체 안정성을 뒷받침합니다.

머신러닝는 환경 변화에 따라 지속적인 점검이 필요합니다.

많은 실패 사례는 머신러닝의 기본 구조를 이해하지 못한 데서 발생합니다.

머신러닝의 방향이 흔들리면 전체 운영에 영향을 미칩니다. 머신러닝는 단순 실행보다 전략적인 접근이 요구되는 영역입니다. 머신러닝의 성과는 단기간에 판단하기 어렵습니다. 현장에서는 이 부분을 중심으로 조정이 이루어집니다.

실제 작업 과정에서 반복적으로 확인된 내용입니다.
머신러닝는 한 번의 설정으로 끝낼 수 있는 작업이 아닙니다.