왜 기계 학습 모델이 틀리나요

데이터에 섞인 편향이 그대로 반영되기 때문입니다. 학습한 환경과 실제 운영 환경이 다를 수도 있어요. 결국 실수 원인을 추적하는 관측이 쌓이면 신뢰가 생깁니다.