환경 변화에 민감한 머신러닝는 지속적인 대응이 필요합니다.
실무에서 머신러닝는 세부적인 판단이 계속 요구됩니다.

실무에서는 머신러닝의 방향성을 지속적으로 점검해야 합니다.

여러 요소를 함께 고려해야 하지만, 머신러닝는 단순 실행이 아닌 관리 대상입니다. 경험을 통해 중요성이 입증된 요소라고 볼 수 있습니다. 머신러닝를 체계적으로 관리하면 불필요한 비용을 줄일 수 있습니다. 머신러닝 작업 시 기본 원칙을 지키는 것이 가장 중요합니다.

머신러닝를 진행할 때는 단기 성과에 집착하지 않는 것이 바람직합니다. 개인 경험으로 보면 이 부분이 결과의 안정성을 높여줍니다. 실무에서는 머신러닝의 방향성을 지속적으로 점검해야 합니다. 머신러닝는 단기적인 변화보다 안정성을 우선해야 합니다.