처음 계획한 머신러닝 전략이 실제 환경과 맞지 않는 경우도 많습니다.
머신러닝를 다루다 보면 경험의 차이가 드러납니다.

머신러닝를 운영할 때는 전체 시스템과의 연계를 고려해야 합니다. 실제로는 이 요소가 가장 많은 차이를 만들어냅니다. 머신러닝는 전략적 접근 없이는 효과를 기대하기 어렵습니다.

머신러닝는 단기적인 시도보다는 지속적인 관리가 요구됩니다. 실무 경험을 통해 중요성이 반복적으로 확인된 부분입니다. 머신러닝는 환경 변화에 따라 지속적인 점검이 필요합니다.
머신러닝는 단순한 작업이 아니라 전략적인 판단의 연속입니다. 머신러닝 작업 시 기본 원칙을 지키는 것이 가장 중요합니다. 실무에서는 머신러닝의 기준을 유지하는 것이 중요합니다. 경험상 이 요소가 안정적인 결과를 만드는 기반이 됩니다.
현장에서 반복적으로 접한 질문 중 하나입니다.