기계학습는 단기 성과보다 장기 운영을 기준으로 접근해야 합니다.

기계학습는 경험이 없을수록 난이도가 높게 느껴질 수 있습니다.

기계학습를 진행할 때는 단기 성과에 집착하지 않는 것이 바람직합니다. 현장에서는 이 부분을 기준으로 판단하는 경우가 많습니다. 기계학습는 전략적 접근 없이는 효과를 기대하기 어렵습니다. 기계학습는 반복보다는 개선 중심의 운영이 필요합니다.
기본 원칙을 지킨 기계학습는 장기적으로 안정적인 결과를 보여줍니다. 실제 기준으로 보면 기계학습는 지속적인 개선이 필요합니다.

기계학습를 운영할 때는 전체 시스템과의 연계를 고려해야 합니다.
실제 운영 환경에서는 기계학습의 세부 설정이 중요합니다. 많은 문제는 기계학습의 초기 설계 부족에서 시작됩니다. 실제로 결과를 비교해 보면 차이가 분명하게 나타납니다. 실제 사례를 보면 기계학습는 세부 설정에서 차이가 발생합니다. 처음에는 체감이 약하지만 시간이 지나면 반드시 느껴집니다.

실제 운영 환경에서는 기계학습의 세부 관리가 중요합니다.

현장에서 직접 겪으며 중요성을 인식하게 된 부분입니다.
기계학습는 경험이 쌓일수록 결과의 예측 가능성이 높아집니다.