기존 몇몇 설정은 .fit() 메서드를 사용하지 않고 직접 데이터 세트를 처리하는 방식을 사용합니다. 데이터 세트에 대한 더 세밀한 제어가 필요한 경우, 예를 들어 복잡한 데이터 증강, 동적 데이터 변형, 또는 특정 조건에 따른 데이터 선택 등이 이에 해당합니다. .fit() 메서드는 표준적인 데이터 처리와 증강을 수행할 수 있지만, 사용자 정의 데이터 처리 로직을 적용하려면 직접 데이터 파이프라인을 설정하는 것이 더 유연합니다.

또한 큰 데이터 세트를 다룰 때 메모리 효율성이 중요한 요소가 됩니다. cache(), .prefetch(), .batch(), .shuffle() 같은 메서드를 사용하여 데이터 파이프라인을 최적화함으로써 데이터 로딩과 처리 과정에서 메모리 사용량을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 최적화는 .fit() 메서드만으로는 달성하기 어려울 수 있습니다.