유아이패스, 아마존 세이지메이커 통합

유아이패스는 엔드 투 엔드 기계학습(ML) 서비스인 아마존 세이지메이커를 유아이패스 솔루션에 통합했다고 22일 밝혔다.

이를 통해 복잡한 코딩 및 수동 작업 없이 기계학습 모델 파이프라인 구축 작업을 자동화해 테스트 비용을 절감하고 업무를 가속화하도록 돕는다.

아마존 세이지메이커는 아마존 웹서비스(AWS)에서 제공하는 관리형 서비스다. 데이터 셋업 및 머신러닝 모델 구축, 훈련 및 배포를 위한 완전 관리형 인프라, 도구, 워크플로우를 제공한다.

아마존 세이지메이커 사용자는 유아이패스와의 연결을 통해 기계학습 모델을 프로덕션 워크플로우에 빠르게 연결해 가치 창출에 시간을 단축할 수 있다. 또한, 별도의 코딩 없이 세이지메이커를 자동화 워크플로우에 통합하고, 유아이패스 로봇으로 비즈니스 프로세스를 관리할 수 있다.

데이터 사이언스 팀의 생산성을 최적화해 배포하는 과정을 간소함으로써 업무 부담을 줄일 수 있다. 또한 거버넌스 및 컴플라이언스를 자동화해 인적 오류를 줄이는 등 안정성을 개선할 수 있다.

로봇프로세스자동화(RPA)를 이용해 데이터 실험 과정을 속도를 높이고 개발자의 업무 부담을 줄일 수 있으며, 수작업을 최소화해 속도와 안정성을 향상시킨다.

AWS의 안쿠르 메흐로트라 아마존 세이지메이커 총괄 매니저는 "수만 명의 고객이 아마존 세이지메이커를 이용해 수십억 개의 파라미터로 모델을 훈련하고, 매달 수조 건의 예측을 생성하고 있다”며 “유아이패스와 결합을 통해 고객들이 비용과 시간을 절감하며, 최적화된 인프라로 머신 러닝을 구축할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.

유아이패스 그래햄 쉘든 최고 제품 책임자(CPO)는 ”데이터 과학자들은 최신 기술로 비즈니스 성과를 가속화할 강력한 기계학습 모델을 개발하는 과정에서 수작업으로 낭비되는 비용과 시간으로 개발 속도가 늦춰지는 어려움을 겪는다”며 "유아이패스 플랫폼에 아마존 세이지메이커를 연결함으로써 이러한 문제를 해소하고, 배포 속도 및 비용 효율성을 개선해 더 많은 혁신을 발굴할 수 있을 것”이라고 강조했다.