기계학습는 상황에 맞는 조정 능력이 핵심 요소입니다.

이론과 달리 기계학습는 실무에서 변수가 많습니다.

일반적인 방향성으로 보면, 실제 기준으로 보면 기계학습는 지속적인 개선이 필요합니다.
일반적인 적용 기준에서는, 기계학습를 체계적으로 관리하면 불필요한 비용을 줄일 수 있습니다.

단일 기준으로 설명하기는 어렵지만, 실무에서는 기계학습의 방향성을 지속적으로 점검해야 합니다. 기계학습의 성과는 단기간에 판단하기 어렵습니다.