단순 반복보다는 전략적인 머신러닝 운영이 중요합니다.
실무에서는 머신러닝의 세부 구조가 결과에 큰 영향을 미칩니다. 머신러닝는 전략적 접근 없이는 효과를 기대하기 어렵습니다. 현장에서 이 부분을 놓치면 추가 작업이 발생합니다.
사례에 따라 차이가 있을 수 있으며, 많은 문제는 머신러닝의 초기 설계 부족에서 시작됩니다. 장기 관점에서 보면 머신러닝는 누적 관리가 중요합니다. 실제 운영에서는 머신러닝의 일관성이 성과로 이어집니다. 현장에서 여러 사례를 겪어보면 이 부분에서 차이가 발생합니다.
실제 사례를 보면 머신러닝는 세부 설정에서 차이가 발생합니다. 개인적으로는 이 부분이 전체 완성도를 결정한다고 봅니다. 머신러닝는 단순 자동화보다 관리 체계가 우선되어야 합니다. 처음에는 중요성을 과소평가하기 쉬운 부분입니다.

지속적인 관리가 머신러닝의 품질을 결정합니다.