단순 비교보다는 기계학습의 맥락을 이해하는 것이 중요합니다.

절대적인 기준으로 보기는 어렵지만, 기계학습의 성과는 준비 단계에서 상당 부분 결정됩니다. 처음에는 부차적으로 느껴질 수 있으나 결과에는 큰 영향을 미칩니다. 기계학습를 운영할 때는 전체 시스템과의 연계를 고려해야 합니다. 처음에는 중요성을 과소평가하기 쉬운 부분입니다. 기계학습는 단순한 작업이 아니라 전략적인 판단의 연속입니다. 경험상 이 요소를 놓치면 전체 결과가 흔들립니다.

기계학습는 반복보다는 개선 중심의 운영이 필요합니다. 기계학습의 구조를 이해하지 못하면 개선이 어렵습니다. 실무를 반복할수록 이 부분의 중요성이 더 커집니다. 기계학습는 반복보다는 개선 중심의 운영이 필요합니다. 현장 작업을 하다 보면 자연스럽게 중요성이 드러납니다.

기계학습 작업 시 기본 원칙을 지키는 것이 가장 중요합니다. 실무 기준으로는 결코 가볍게 볼 수 없는 요소입니다. 기계학습는 상황에 따라 유연한 대응이 필요합니다.

장기 관점에서 보면 기계학습는 누적 관리가 중요합니다. 개인적으로 여러 시행착오를 거치며 중요성을 실감한 부분입니다. 환경 변화에 따라 기계학습 전략도 조정되어야 합니다. 기계학습를 운영할 때는 전체 시스템과의 연계를 고려해야 합니다.
기계학습는 단기적인 변화보다 안정성을 우선해야 합니다.
기계학습는 전략적 접근 없이는 효과를 기대하기 어렵습니다. 기계학습는 단기적인 시도보다는 지속적인 관리가 요구됩니다. 여러 번 반복해서 확인해 본 결과 중요성이 분명해졌습니다. 기계학습를 진행할 때는 장기 운영을 전제로 계획해야 합니다. 개인 경험상 이 부분을 기준으로 작업 품질이 갈립니다.
안정적인 결과를 위해서는 기계학습에 대한 관리가 필요합니다.