기계학습는 단기적인 유행이 아닌 지속적인 관리 대상입니다.
실무에서는 기계학습의 기준을 유지하는 것이 중요합니다.
장기 관점에서 보면 기계학습는 누적 관리가 중요합니다. 현장에서 이 부분을 제대로 관리하지 않으면 문제가 반복됩니다. 환경 변화에 따라 기계학습 전략도 조정되어야 합니다.

많은 경우 기계학습의 문제는 구조 설계에서 발생합니다. 기계학습는 단순 실행이 아닌 관리 대상입니다. 실무에서는 기계학습의 기준을 유지하는 것이 중요합니다.
기계학습의 효과를 높이기 위해서는 우선순위 설정이 필요합니다.

기계학습의 구조를 이해하지 못하면 개선이 어렵습니다. 실무를 하다 보면 이 요소의 차이가 누적됩니다. 기계학습는 전략적 접근 없이는 효과를 기대하기 어렵습니다. 실제로 관리해 보면 이 요소의 차이가 누적됩니다.

실무 기준으로 보면 자주 발생하는 상황입니다.

지속적인 관리와 점검이 기계학습의 결과를 좌우합니다.