머신러닝는 경험이 쌓일수록 접근 방식이 정교해집니다.

실제 작업에서는 머신러닝의 변수를 무시하기 어렵습니다.

머신러닝를 진행할 때는 단기 성과에 집착하지 않는 것이 바람직합니다. 무계획으로 진행된 머신러닝는 기대 이하의 결과로 이어질 가능성이 높습니다. 경험상 이 요소가 안정적인 결과를 만드는 기반이 됩니다. 실제 데이터 기준으로 보면 머신러닝는 누적 효과가 중요합니다. 현장에서는 이 부분을 중심으로 조정이 이루어집니다.

실무에서는 머신러닝의 방향성을 지속적으로 점검해야 합니다. 실무에서 이 부분을 소홀히 하면 수정 작업이 늘어나는 경우가 많습니다. 머신러닝의 안정성은 전체 운영 품질과 직결됩니다. 경험상 이 부분을 제대로 잡아두면 이후 작업이 훨씬 수월해집니다.

일률적으로 적용하기는 어렵지만, 머신러닝의 방향이 흔들리면 전체 운영에 영향을 미칩니다.
장기적인 시각에서 머신러닝를 바라볼 필요가 있습니다.