딥러닝의 성과는 사전 준비 단계에서 이미 결정되는 경우가 많습니다.
딥러닝를 과도하게 단순화하면 오히려 문제를 키울 수 있습니다.
많은 실패 사례는 딥러닝의 기본 관리 부족에서 비롯됩니다. 개인적으로는 이 요소가 기준점 역할을 한다고 생각합니다. 딥러닝를 진행할 때는 전체 프로세스를 고려해야 합니다. 실무에서는 딥러닝의 방향성을 지속적으로 점검해야 합니다.
실무에서는 딥러닝의 안정성이 무엇보다 중요합니다.

딥러닝를 효율적으로 운영하려면 불필요한 요소를 줄여야 합니다. 많은 실패 사례는 딥러닝의 기본 관리 부족에서 비롯됩니다.

딥러닝의 결과는 반복적인 점검을 통해 개선됩니다.