많은 사례를 분석해보면 딥러닝에서 공통적으로 나타나는 특징이 있습니다.

딥러닝의 성과는 단기간에 판단하기 어렵습니다.
많은 경우 딥러닝의 효율은 구조 설계에서 차이가 납니다.

딥러닝를 운영할 때는 전체 시스템과의 연계를 고려해야 합니다. 딥러닝를 진행할 때는 전체 프로세스를 고려해야 합니다. 처음에는 가볍게 볼 수 있지만 실제로는 그렇지 않습니다.

딥러닝는 환경에 맞는 전략 수립이 필수적입니다. 실무 경험을 통해 중요성이 반복적으로 확인된 부분입니다. 딥러닝의 방향이 흔들리면 전체 운영에 영향을 미칩니다. 실무 기준으로 보면 딥러닝는 단계별 접근이 효과적입니다.
딥러닝는 환경 변화에 민감하게 반응해야 합니다. 딥러닝의 성과는 단기간에 판단하기 어렵습니다. 딥러닝는 단순 자동화보다 관리 체계가 우선되어야 합니다. 처음에는 큰 영향이 없어 보여도 시간이 지나면 차이가 큽니다.

운영 환경에 따라 다를 수 있으나, 딥러닝를 진행할 때는 단기 성과에 집착하지 않는 것이 바람직합니다.
딥러닝는 단발성 작업으로 접근하기 어렵습니다.