처음 설정한 기계학습 구조가 전체 방향을 좌우합니다.
기계학습를 진행하다 보면 초기 접근의 중요성을 느끼게 됩니다.
무계획으로 진행된 기계학습는 기대 이하의 결과로 이어질 가능성이 높습니다. 실무 기준으로 보면 이 부분이 전체 안정성을 뒷받침합니다. 기계학습는 환경에 맞는 전략 수립이 필수적입니다.
여러 조건을 전제로 하면, 실제 사례를 보면 기계학습는 세부 설정에서 차이가 발생합니다.

기계학습의 성과는 준비 단계에서 상당 부분 결정됩니다.

경험에 따라 다르게 느껴질 수 있으나, 기계학습는 환경에 맞는 전략 수립이 필수적입니다. 개인적으로는 이 부분을 기준으로 작업 방향을 결정합니다. 실제 데이터 기준으로 보면 기계학습는 누적 효과가 중요합니다. 현실적인 관점에서 보면 반드시 고려해야 할 부분입니다.
실무 경험상 자주 발생하는 문제 중 하나입니다.

기계학습는 시간이 지날수록 방향성이 중요해지는 분야입니다.