프로덕션 환경의 머신 러닝

비즈니스를 위한 Machine Learning

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

프로덕션 시스템

프로덕션 시스템은 실제 서비스 중이며 고객 접점이고 비즈니스 핵심입니다.

• 고객관계관리(CRM)
• 이상 거래 탐지 시스템
• 온라인 뱅킹 플랫폼
• 자율주행차

CRM

프로덕션 시스템 - 고객관계관리(CRM)

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예시 - 이탈 예측 시 자동 이메일 발송

이상 거래 탐지 시스템

프로덕션 시스템 - 이상 거래 탐지 시스템

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예시 - 사기 확률 예측 시 거래 자동 차단 및 수동 심사 요청

온라인 뱅킹 시스템

프로덕션 시스템 - 온라인 뱅킹 플랫폼

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예시 - 고객 프로필에 추천 상품 표시

자율주행차

프로덕션 시스템 - 자율주행차

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예시 - 충돌 예측 시 자동 제동 및 회피 절차 시작

인력 구성

ML 프로토타입

• 데이터 사이언티스트
• ML 엔지니어

프로덕션 ML

• 소프트웨어 엔지니어
• 데이터 엔지니어
• 인프라 담당자

출시, 추적, 피드백

1. 머피의 법칙
2. 소수 고객에게 먼저 론칭
3. 결과 추적 및 일관성 확인
4. 성능·안정성·고객 피드백 추적
5. 점진적 확장
6. 3, 4, 5 반복

연습해 봅시다!

비즈니스를 위한 Machine Learning