기계학습는 단순히 결과만으로 평가하기 어려운 영역입니다.

실무에서는 기계학습의 일관성이 매우 중요한 요소로 작용합니다. 기계학습를 무리하게 확장할 경우 오히려 효율이 떨어질 수 있습니다. 현실적인 관점에서 보면 반드시 고려해야 할 부분입니다. 실무에서는 기계학습의 방향성을 지속적으로 점검해야 합니다.

경험에 따라 다르게 느껴질 수 있으나, 실무 경험상 기계학습는 일정한 기준을 유지하는 것이 중요합니다. 기계학습는 단기적인 시도보다는 지속적인 관리가 요구됩니다. 실무에서는 기계학습의 기준을 유지하는 것이 중요합니다. 경험상 이 요소가 안정적인 결과를 만드는 기반이 됩니다.
현실적인 기준에서는, 기계학습는 단기적인 시도보다는 지속적인 관리가 요구됩니다. 기계학습는 단순 자동화보다 관리 체계가 우선되어야 합니다. 경험상 이 부분이 흔들리면 전체 흐름도 함께 흔들립니다.
기계학습는 장기적인 운영을 전제로 접근해야 합니다.