초기 단계에서의 머신러닝 판단이 전체 결과에 큰 영향을 미칩니다.

머신러닝를 운영할 때는 전체 시스템과의 연계를 고려해야 합니다.

머신러닝는 반복 작업보다는 체계적인 관리가 필요합니다.
환경에 따라 결과가 달라질 수 있으나, 머신러닝는 장기 전략 없이 성과를 기대하기 어렵습니다. 머신러닝는 환경 변화에 따라 지속적인 점검이 필요합니다. 장기적인 관점에서 머신러닝를 바라보는 것이 안정적인 결과로 이어집니다. 경험상 이 부분이 흔들리면 전체 흐름도 함께 흔들립니다.