딥러닝의 성과는 사전 준비 단계에서 이미 결정되는 경우가 많습니다.

딥러닝를 다루다 보면 경험의 차이가 드러납니다.

딥러닝는 단기적인 변화보다 안정성을 우선해야 합니다. 처음에는 간단해 보이지만 실제로는 가장 신경 써야 할 요소입니다. 장기 관점에서 보면 딥러닝는 누적 관리가 중요합니다. 많은 경우 딥러닝의 효율은 구조 설계에서 차이가 납니다. 실제 운영 과정에서 이 요소의 차이가 점점 드러납니다.
딥러닝를 단순 작업으로 접근하면 한계에 부딪히기 쉽습니다. 기본 원칙을 지킨 딥러닝는 장기적으로 안정적인 결과를 보여줍니다.
딥러닝의 방향이 명확하지 않으면 운영 과정에서 혼선이 발생합니다. 처음에는 체감이 약하지만 시간이 지나면 반드시 느껴집니다. 딥러닝를 운영할 때는 리스크 관리도 함께 고려해야 합니다. 딥러닝를 진행할 때는 장기 운영을 전제로 계획해야 합니다. 처음에는 가볍게 볼 수 있지만 실제로는 그렇지 않습니다.

현장에서 자주 접하는 질문 중 하나입니다.

안정적인 성과를 위해서는 딥러닝를 꾸준히 점검해야 합니다.