- 유아이패스 비즈니스 오토메이션 플랫폼 신규 기능,

- 비즈니스 프로세스 내 머신 러닝 모델 배포에 필요한 시간 및 비용 절감

 

유아이패스는 엔드 투 엔드 머신 러닝(ML) 서비스인 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)를 유아이패스 솔루션에 통합해 복잡한 코딩 및 수동 작업 없이 머신 러닝 모델을 비즈니스 프로세스에 신속하고 원활하게 연결할 수 있도록 지원한다고 밝혔다.

 

이를 통해 유아이패스 비즈니스 오토메이션 플랫폼은 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, 비즈니스 분석가 등이 파이프라인 구축을 손쉽게 자동화하여 테스트 비용을 절감하고 혁신을 가속화 하도록 돕는다.

 

아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)는 아마존 웹서비스(AWS)에서 선보이는 관리형 서비스로, 데이터 셋업 및 머신러닝 모델 구축, 훈련 및 배포를 위한 완전 관리형 인프라, 도구, 워크플로우를 제공한다. 아마존 세이지메이커 사용자는 유아이패스와의 연결을 통해 다음과 같은 이점을 경험할 수 있다.

 

■ 프로덕션 환경 내 새로운 머신러닝 모델의 신속한 구현

새롭게 구성된 머신 러닝 모델을 프로덕션 워크플로우에 보다 빠르게 연결하여 비즈니스 가치 창출에 소요되는 시간을 단축할 수 있다. 별도의 코딩 없이 세이지메이커를 자동화 워크플로우에 통합하고, 유아이패스 로봇으로 자동화 워크플로우와 엔드 투 엔드 비즈니스 프로세스를 관리할 수 있다.

 

■ 데이터 사이언스 팀의 생산성 최적화

일관되고 정확한 워크플로우를 구성해 인력 투입을 줄이고, 전략적인 업무를 위한 핵심 리소스를 확보할 수 있다. 특히 데이터 사이언스 팀은 유아이패스 자동화를 활용해 엔드 유저에게 최신 머신 러닝 모델을 배포하는 과정을 간소함으로써 업무 부담을 줄일 수 있다. 또한 거버넌스 및 컴플라이언스를 더욱 철저히 관리하여 인적 오류를 줄이는 등 안정성을 개선할 수 있다.

 

■ 머신러닝 혁신 가속화

엔지니어링 팀은 아이디어 테스트, 문제 해결, 그리고 데이터 실험 과정을 보다 신속하게 진행할 수 있다. 자동화는 머신러닝 데이터 파이프라인 전반에 걸친 코딩, 코드 오류 해결, 스크립트 작성 등의 수작업을 최소화하고, 비즈니스 프로세스에 새로운 머신러닝 모델을 도입하는 데에 있어 속도와 안정성을 향상시킨다.

 

AWS의 아마존 세이지메이커 총괄 매니저인 안쿠르 메흐로트라(Ankur Mehrotra)는 "수만 명의 고객이 아마존 세이지메이커를 이용해 수십억 개의 파라미터로 모델을 훈련하고, 매달 수조 건의 예측을 생성하고 있다”고 설명하고, “유아이패스와 결합을 통해 고객들이 비용과 시간을 절감하며, 최적화된 인프라로 머신 러닝을 구축할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

 

글로벌 비즈니스 테크놀로지 컨설팅 기업 슬라럼(Slalom)의 상무 이사인 사이 샨카(Sai Shankar)는 “유아이패스의 아마존 세이지메이커 커넥터는 고객이 머신 러닝 모델로 비즈니스 가치를 더 빨리 실현해 핵심 페인 포인트(Pain Point)를 해결할 수 있도록 설계됐다. 데이터 사이언스팀은 머신 러닝 모델을 실제 비즈니스 프로세스에 더 신속하게 적용하고, 출시까지 소요되는 시간과 노력을 단축할 수 있다”고 설명하고, "슬라럼은 AWS 및 유아이패스와 협력해 고객을 위한 AI 및 ML 기반의 비즈니스 프로세스 자동화를 제공하고 있으며, 당사의 데이터 사이언스 및 지능형 자동화 팀은 유아이패스의 아마존 세이지메이커 커넥터를 활용하여 고객이 머신러닝 모델을 더 신속하게 운영하고 규모에 맞게 확장할 수 있도록 돕고자 한다” 고 덧붙였다.

 

유아이패스 그래햄 쉘든(Graham Sheldon) 최고 제품 책임자(CPO)는 ”데이터 사이언티스트와 데이터 사이언스팀 리더들은 최신 기술로 비즈니스 성과를 가속화할 강력한 머신 러닝 모델을 개발하는 과정에서 수작업에 할당되는 비용과 시간 때문에 개발 속도가 늦춰지는 어려움을 겪는다”고 밝히고, "유아이패스 플랫폼에 아마존 세이지메이커를 연결함으로써 이러한 복잡성을 해소하고, 배포 속도 및 비용 효율성을 개선해 머신러닝을 통한 더 많은 혁신을 발굴할 수 있을 것”이라고 강조했다.

 

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