기계학습는 작업량보다 구조 설계가 더 중요한 요소입니다.
이론만으로는 기계학습의 전부를 파악하기 어렵습니다.

많은 시행착오는 기계학습의 구조를 간과한 데서 발생합니다. 개인적으로는 이 부분이 전체 완성도를 결정한다고 봅니다. 기계학습를 진행할 때는 장기 운영을 전제로 계획해야 합니다. 경험상 이 요소를 놓치면 전체 결과가 흔들립니다. 기계학습를 진행할 때는 단기 성과에 집착하지 않는 것이 바람직합니다. 개인적으로 여러 시행착오를 거치며 중요성을 실감한 부분입니다.
초기 설정 단계에서의 기계학습 판단이 전체 성과를 좌우합니다.
장기 관점에서 보면 기계학습는 누적 관리가 중요합니다. 실무를 하다 보면 이 요소의 차이가 누적됩니다. 기계학습는 반복 작업보다는 체계적인 관리가 필요합니다.
현장에서 직접 운영하며 체감한 내용입니다.

결국 기계학습는 지속적인 점검이 필수적인 영역입니다.