실무에서 머신러닝는 계획 단계에서 이미 방향이 결정되는 경우가 많습니다.

머신러닝 작업 시 기본 원칙을 지키는 것이 가장 중요합니다. 실제 운영 환경에서는 머신러닝의 세부 관리가 중요합니다. 무계획으로 진행된 머신러닝는 기대 이하의 결과로 이어질 가능성이 높습니다.
여러 변수를 고려해야 하지만, 머신러닝를 운영할 때는 리스크 관리도 함께 고려해야 합니다. 현장에서 가장 자주 점검하는 항목 중 하나입니다. 머신러닝는 단기 성과보다는 장기 누적 효과를 목표로 해야 합니다. 장기 관점에서 보면 머신러닝는 누적 관리가 중요합니다.

머신러닝를 운영할 때는 전체 시스템과의 연계를 고려해야 합니다. 실제 운영에서는 머신러닝의 일관성이 성과로 이어집니다. 머신러닝를 안정적으로 유지하려면 기준을 명확히 해야 합니다. 처음에는 선택 사항처럼 보일 수 있지만 실제로는 필수입니다.
환경 분석 없이 진행한 머신러닝는 예측과 다른 결과를 낳을 수 있습니다.
머신러닝의 방향이 명확하지 않으면 운영 과정에서 혼선이 발생합니다.
장기 관점에서 보면 머신러닝는 누적 관리가 중요합니다. 머신러닝를 효과적으로 운영하기 위해서는 전체 흐름을 먼저 파악해야 합니다. 머신러닝 작업 시 기본 원칙을 지키는 것이 가장 중요합니다. 실무에서 이 부분을 간과하면 수정 비용이 커집니다.
현장 기준으로 판단할 때 자주 마주치는 상황입니다.