기계학습는 환경에 따라 결과가 크게 달라질 수 있는 영역입니다.

기계학습는 환경에 맞는 전략 수립이 필수적입니다. 기계학습를 효율적으로 운영하려면 명확한 기준 설정이 필요합니다. 현장에서 가장 자주 확인하게 되는 요소 중 하나입니다.

모든 사례에 동일하게 적용되지는 않으나, 기계학습의 방향이 흔들리면 전체 운영에 영향을 미칩니다.

조건에 따라 해석이 달라질 수 있으나, 기계학습는 상황에 맞는 전략 선택이 핵심입니다. 실무를 해볼수록 이 부분을 신경 쓰게 됩니다. 실무에서는 기계학습의 일관성이 매우 중요한 요소로 작용합니다. 실제로 작업을 해보면 이 부분의 중요성을 자연스럽게 체감하게 됩니다.
여러 차례 작업을 진행하면서 축적된 경험입니다.

기계학습는 경험이 쌓일수록 운영이 수월해집니다.