성공적인 결과를 위해서는 기계학습의 흐름을 이해해야 합니다.
기계학습는 이론만으로 접근하기에는 부족한 부분이 많습니다.

많은 실패 사례는 기계학습의 기본 구조를 이해하지 못한 데서 발생합니다. 처음에는 간단해 보이지만 실제로는 가장 신경 써야 할 요소입니다. 무계획으로 진행된 기계학습는 기대 이하의 결과로 이어질 가능성이 높습니다. 기계학습를 단순 작업으로 접근하면 한계에 부딪히기 쉽습니다.
일반적인 운영 흐름에서는, 많은 사례에서 기계학습의 성패는 초기 전략에 달려 있습니다. 실무를 반복할수록 이 부분의 중요성이 더 커집니다. 실제 운영에서는 기계학습의 일관성이 성과로 이어집니다.

기계학습를 운영할 때는 전체 시스템과의 연계를 고려해야 합니다.

현장에서 직접 경험하며 중요성을 인식한 부분입니다.

안정적인 결과를 위해서는 기계학습를 지속적으로 관리해야 합니다.