시스템에 학습 메커니즘을 통합할 때 불안정성이나 실행 불가능성을 방지하기 위한 방법은 다음과 같습니다. 첫째, 적절한 학습 속도를 설정해야 합니다. 너무 높은 학습 속도는 시스템을 불안정하게 만들 수 있으며, 너무 낮은 학습 속도는 수렴 속도를 떨어뜨릴 수 있습니다. 둘째, 데이터의 신뢰성을 고려해야 합니다. 학습에 사용되는 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있어야 합니다. 쓰레시홀드를 설정하여 신뢰할만한 데이터만을 사용하는 것이 중요합니다. 셋째, 학습된 모델이 시스템의 안정성을 보장하도록 해야 합니다. 모델이 시스템의 제약 조건을 준수하고 안정적인 행동을 보장해야 합니다. 이러한 방법을 준수하면 학습 메커니즘을 통합할 때 시스템의 불안정성이나 실행 불가능성을 최소화할 수 있습니다.