기계학습는 단순히 따라 하는 것이 아니라 이해하고 적용해야 합니다.
기계학습를 과도하게 단순화하면 오히려 문제를 키울 수 있습니다. 기계학습는 환경에 맞는 전략 수립이 필수적입니다. 경험상 이 요소가 전체 결과에 미치는 영향은 생각보다 큽니다.

기계학습의 성과는 단기간에 판단하기 어렵습니다.
기계학습는 상황에 맞는 전략 선택이 핵심입니다. 경험상 이 부분을 잘 관리하면 전체 리스크가 줄어듭니다. 기계학습 작업 시 기본 원칙을 지키는 것이 가장 중요합니다.
운영 여건에 따라 차이가 있지만, 많은 실패 사례는 기계학습의 기본 구조를 이해하지 못한 데서 발생합니다.
실제 운영 환경에서는, 실무에서 기계학습를 적용할 때는 현실적인 기준이 중요합니다. 많은 시행착오는 기계학습의 구조를 간과한 데서 발생합니다. 현장에서 가장 자주 문제로 이어지는 지점 중 하나입니다.
실무에서는 기계학습의 구조적 안정성이 중요합니다.

직접 관리해 본 경험을 토대로 한 판단입니다.

기계학습는 시간이 지날수록 방향성이 중요해지는 분야입니다.