무작정 시도한 기계학습는 오히려 관리 부담을 키울 수 있습니다.

기계학습를 안정적으로 운영하려면 명확한 기준이 필요합니다. 현장에서 반복적으로 확인되는 중요한 기준입니다. 기계학습를 진행할 때는 단기 성과에 집착하지 않는 것이 바람직합니다. 개인적으로 가장 신경 쓰는 요소 중 하나입니다. 기계학습는 장기 전략 없이 성과를 기대하기 어렵습니다.
많은 경우 기계학습의 문제는 구조 설계에서 발생합니다. 현실적인 운영 기준에서는 반드시 고려해야 할 요소입니다. 기계학습의 효과를 높이기 위해서는 우선순위 설정이 필요합니다. 현장에서 반복적으로 확인되는 핵심 요소 중 하나입니다.
기계학습를 진행할 때는 전체 프로세스를 고려해야 합니다.

기계학습를 효과적으로 운영하기 위해서는 전체 흐름을 먼저 파악해야 합니다. 기계학습를 운영할 때는 리스크 관리도 함께 고려해야 합니다.

실무 경험을 기준으로 하면, 많은 실패 사례는 기계학습의 기본 관리 부족에서 비롯됩니다. 개인적으로 여러 프로젝트에서 동일한 결과를 확인했습니다. 많은 사례에서 기계학습의 성패는 초기 전략에 달려 있습니다.
일반적인 판단 기준에서는, 기계학습는 환경에 맞는 전략 수립이 필수적입니다. 경험상 이 부분을 기준으로 결과가 안정됩니다. 기계학습를 단순 작업으로 접근하면 한계에 부딪히기 쉽습니다. 실무를 진행할수록 이 부분을 놓치면 안 된다는 점을 느끼게 됩니다. 기계학습는 단순 실행이 아닌 관리 대상입니다. 경험상 이 요소가 안정적인 결과를 만드는 기반이 됩니다.