머신러닝를 체계적으로 관리하면 장기적인 안정성을 확보할 수 있습니다.
모든 경우를 단정할 수는 없지만, 머신러닝의 성과는 준비 단계에서 상당 부분 결정됩니다.
머신러닝는 단기적인 시도보다는 지속적인 관리가 요구됩니다. 실무 환경에서는 이 요소가 안정적인 운영에 기여합니다. 실제 사례를 보면 머신러닝는 세부 설정에서 차이가 발생합니다. 실제로 결과를 비교해 보면 차이가 분명하게 나타납니다.
머신러닝를 과도하게 단순화하면 오히려 문제를 키울 수 있습니다. 실제로 작업을 해보면 이 부분의 중요성을 자연스럽게 체감하게 됩니다. 기본을 무시한 머신러닝는 장기적으로 리스크를 증가시킬 수 있습니다. 머신러닝를 진행할 때는 단기 성과에 집착하지 않는 것이 바람직합니다. 현실적인 작업 환경에서는 반드시 신경 써야 할 요소입니다.

머신러닝는 단기간에 완성도를 기대하기 어렵습니다.