이 책 전반에 거쳐 두 가지 주의 사항을 소개합니다. 첫째, 특성과 타깃 간 관계는 변하지 않습니다. 예를 들어 성공적인 사업을 결정하는 요소는 시대에 따라 변해 왔습니다. 공업에서는 원자재를 확보하는 것이 중요하기 때문에 적절한 위치와 시점을 선택하는 것이 매우 중요한 경쟁 우위였습니다. 그러나 지식 기반 산업의 경쟁 우위는 유능한 인재를 채용하는 것입니다. 시간에 따라 변하지 않는 관계를 고급 수학에서는 고정 학습 문제(stationary learning tasks)라고 합니다. 데이터에 내포된 관계는 시간에 관계없이 고정되어 있다고 가정합니다.

둘째, 학습 모델이 현실과 동일하게 작동한다고 가정하지 않습니다. 우리가 신경 쓰는 것은 입력과 출력을 연결 짓는 것뿐입니다. 더 과학적인 모델은 우주의 물리적 법칙을 표현하는 수학적 공식을 이용해서 입력과 출력 간 관계를 설명할 수도 있을 것입니다. 하지만 그 토끼 굴로 걸어 내려가지는 않을 것입니다. 데이터에 존재하는 관계의 표면을 보는 것만으로도 충분합니다. 두 마리 토끼를 다 잡을 수는 없지요.