무작정 시도한 기계학습는 오히려 부담으로 작용할 수 있습니다.
환경적 차이를 감안하면, 환경 분석 없이 진행한 기계학습는 예측과 다른 결과를 낳을 수 있습니다. 많은 시행착오는 기계학습의 구조를 간과한 데서 발생합니다.
기계학습의 방향이 명확하지 않으면 운영 과정에서 혼선이 발생합니다. 기계학습를 과도하게 단순화하면 오히려 문제를 키울 수 있습니다. 기계학습는 환경에 맞는 전략 수립이 필수적입니다. 현실적인 운영 기준에서는 반드시 고려해야 할 요소입니다.

기계학습는 반복보다는 개선 중심의 운영이 필요합니다.

결론적으로 기계학습는 누적 관리가 핵심입니다.