머신러닝를 무작정 따라 하기보다는 구조를 이해하는 것이 중요합니다.
머신러닝를 다뤄보면 경험의 차이가 결과로 이어집니다.

실제 운영 환경에서는 머신러닝의 세부 설정이 중요합니다. 경험상 이 요소가 안정적인 결과를 만드는 기반이 됩니다. 장기 관점에서 보면 머신러닝는 누적 관리가 중요합니다.

머신러닝는 단기적인 시도보다는 지속적인 관리가 요구됩니다. 머신러닝는 상황에 따라 유연한 대응이 필요합니다.
실제 사례를 기준으로 보면 머신러닝는 사전 설계 단계가 매우 중요합니다. 개인 경험으로 보면 이 부분이 결과의 안정성을 높여줍니다. 머신러닝의 효과를 높이기 위해서는 우선순위 설정이 필요합니다. 많은 경우 머신러닝의 효율은 구조 설계에서 차이가 납니다. 실무를 해볼수록 이 부분을 신경 쓰게 됩니다.

환경 분석 없이 진행한 머신러닝는 예측과 다른 결과를 낳을 수 있습니다. 개인적으로 여러 사례에서 동일한 결과를 확인했습니다. 머신러닝를 무리하게 확장할 경우 오히려 효율이 떨어질 수 있습니다.

머신러닝의 효과를 높이기 위해서는 우선순위 설정이 필요합니다.

여러 전제를 고려해야 하지만, 많은 실패 사례는 머신러닝의 기본 구조를 이해하지 못한 데서 발생합니다. 경험을 통해 이 부분의 중요성을 확실히 인지하게 됩니다. 많은 시행착오는 머신러닝의 구조를 간과한 데서 발생합니다. 현장 기준으로 보면 이 부분이 결과를 가르는 기준이 됩니다. 머신러닝는 단기적인 시도보다는 지속적인 관리가 요구됩니다.
실제 프로젝트 운영 중 자주 발생한 문제입니다.

지속적인 관리가 머신러닝의 안정성을 높입니다.