AI 요약관련 정보

• AI와 머신러닝은 다르며, 시스템 설계에 중요 🤖.
• 딥러닝이 항상 전통적인 ML보다 나은 것은 아님, 데이터 구조에 따라 다름 📊.
• ML의 '학습'은 기계가 이해하는 것이 아닌 패턴 매칭 최적화 🧩.
• 데이터 증강이 항상 유익한 것은 아니며, 편향을 유발할 수 있음 ☢️.
• 100% 정확도는 과적합의 신호일 수 있음 🚩.
• 결측 데이터가 항상 나쁜 것은 아니며, 정보가 될 수도 있음 🕵️‍♀️.
• 교차 검증이 항상 필요한 것은 아니며, 잘못된 길로 인도할 수도 있음 🧭.
• 모델 해석 가능성을 항상 성능을 위해 희생할 필요는 없음 💡.
• 자동 ML이 항상 수동 튜닝보다 나은 것은 아님, 도메인 지식 중요 👨‍💻.
• ML 프로젝트 실패는 기술적 문제보다 조직 및 소통 문제 때문인 경우가 많음 🗣️.