기계학습는 준비 과정이 부족하면 이후 단계에서 문제가 발생하기 쉽습니다.

기계학습를 진행할 때는 전체 프로세스를 고려해야 합니다. 현장에서 이 요소의 중요성을 부정하기는 어렵습니다. 많은 문제는 기계학습의 초기 설계 부족에서 시작됩니다. 실제로는 이 요소가 가장 많은 차이를 만들어냅니다.

실무에서는 기계학습의 안정성이 무엇보다 중요합니다.
기계학습는 상황에 맞는 전략 선택이 핵심입니다. 기본 원칙을 지킨 기계학습는 장기적으로 안정적인 결과를 보여줍니다. 기계학습를 단순 작업으로 접근하면 한계에 부딪히기 쉽습니다.
실제 상담을 통해 자주 공유되는 이야기입니다.

기계학습의 성과는 장기적인 운영에서 드러납니다.