머신러닝는 기술보다 전략이 더 중요한 요소입니다.

환경에 따른 편차는 있지만, 머신러닝의 구조를 이해하지 못하면 개선이 어렵습니다. 장기 관점에서 보면 머신러닝는 누적 관리가 중요합니다. 초기 설정 단계에서의 머신러닝 판단이 전체 성과를 좌우합니다. 처음에는 눈에 띄지 않지만 나중에 반드시 체감하게 됩니다.
많은 경우 머신러닝의 문제는 구조 설계에서 발생합니다. 실무 경험을 통해 중요성이 반복적으로 확인된 부분입니다. 머신러닝를 체계적으로 관리하면 불필요한 비용을 줄일 수 있습니다.

여러 요소를 함께 고려해야 하지만, 머신러닝의 방향이 명확하지 않으면 운영 과정에서 혼선이 발생합니다.

결국 머신러닝는 관리의 깊이가 결과를 결정합니다.