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Discover Financial Services(DSF), Amazon SageMaker가 제공하는 Robocar 이벤트를 통해 기계 학습을 적용합니다.
작성일: 2018년 7월 25일

AWS 리인벤트에 참석한 Discover Financial Services (DFS) 팀원들은 Robocar Rally가 매우 뜻 깊은 경험이라고 입을 모아 이야기 했습니다. 이 해커톤에 참여함으로써 Discover의 핵심팀 구성원 6 명은 기계 학습 (ML) 및 AWS의 딥 러닝을 통해 생생한 경험을 얻었습니다. 그들은 너무나도 재미있는 시간과 함께 즐거운 추억을 만들었습니다! Discover의 우수 클라우드 센터 (CCoE)는 나중에 다음과 같은 아이디어를 제안했습니다: 바로 Discover 본사에서 유사한 이벤트를 현장에서 재현하는 방법을 찾아보자는 것이었습니다. Discover CCoE는 기계 학습 실험의 환경에 영향을 주기 위해 리더급들 및 데이터 사이언스 팀 내에서 AWS AI / ML 서비스에 대한 인식을 높이는 것을 목표로 했습니다. 이 행사는 2개월 반 만에 바로 실현이 되었습니다.

 

 

팀 구성

이벤트 기간 동안 Discover는 팀당 6 명으로 구성된 6 개 팀을 만들어 해커톤에 참여하고 경쟁을 벌였습니다. Discover에는 다양한 비즈니스 기능에서 다채로운 표현들이 있었습니다. 이로 인해 개발자에서 보안 전문가까지 다양한 환경이 만들어졌으며 몇 명의 기계 학습 전문가가 포함되었습니다. 팀 규모와 팀 수는 고객 관심과 이전 Robocar 랠리 행사에서 전달된 교훈 사이의 행복한 메신저로서 활약한 결과였습니다.

 

 

 

Robocar 역할

AWS는 이벤트를 관리하고 각 팀 구성원에게 역할을 전략적으로 할당하는 데 필요한 규범적 접근 방식을 사용했습니다.

  • 운전자 : 모델을 훈련하면서 자동차를 제어하고 깨끗한 데이터를 수집하며 이벤트가 진행되는 동안 Robocar를 제어해야 합니다.
  • Robo 의장(Chairperson) : 팀의 목소리이자 서기. 전체 지침, 전체 팀 정보, 훈련 데이터 및 모델 정보 (예: 데이터 세트별로 구동되는 랩, 모델 명명 규칙 및 성능)와의 모든 수정 및 편차에 대해 논의해야하는 담당자.
  • 하드웨어 엔지니어: 잘못된 케이블 연결, 서보 오류, 배터리 수명 등과 같은 Robocar 문제를 추적합니다. Robocar 배터리가 지속적으로 충전되도록 하는 것이 매우 중요합니다.
  • 소프트웨어 엔지니어: SD 카드에 플래시된 Robocar 디렉토리를 관리합니다. 각 디렉토리를 이해하고 파일의 구조와 의도를 잘 이해합니다. 모델 배포 및 스크립트 실행을 처리합니다.
  • AWS 아키텍트: AWS 관리 콘솔을 구동합니다. AWS 아키텍트는 훈련 데이터가 Amazon S3에 있는지 확인하고 팀 Repo가 Amazon ECR에서 생성되며 Amazon SageMaker 훈련이 완료되었는지 확인합니다. 아키텍트는 모델 아티팩트를 참조하면서 올바른 IAM 정책이 제대로 작동하는지 확인합니다.
  • 피트 보스 (Pit Boss) : 팀이 이벤트를 진행하면서 과거의 경험을 활용하여 개념을 설명하고 문제를 해결하도록 안내합니다. 이는 팀 구성원과 AWS 계정 팀 간의 프록시(proxy)역할도하는 전략적 지원 역할입니다.

경쟁 팀과 수백 명의 관중을 구성한 40 명 이상의 사람들과 함께 Discover의 내부 직원이 볼 수있는 생방송도 있었습니다.

 

결론

Discover는 재미 있고, 생동감 있으며, 공동체 의식을 제공하는 활동을 통해 기계 학습 교육 경험을 향상시키고 가속화 할 수 있다고 믿습니다. 이 행사는 Discover의 개발자가 가능한 일에 열중하도록 하는 혁신적인 방법이었으며 이 글에서 논의된 도메인에서 비즈니스 가치를 신속하게 제공하기 위해 새로운 AWS 서비스를 시험해 보았습니다. ML 경험이 없는 Discover 팀원은 Robocar 조립 후 불과 2 시간 만에 CNN (Convolutional Neural Networks)과 함께 행동 복제를 사용하고 모델을 구축할 수 있었습니다. 팀은 Robocar Rally를 시작하는데 쉽고 재미있는 방법으로 생각하고 Discover의 역량을 적극적으로 사내에서 구축하고 있습니다. 목표가 달성되었으며 Discover의 피드백은 압도적으로 긍정적이었습니다. 한 임원은 “이 회사 내에서 펼쳐진 행사는 직원들이 협업하고 기계 학습에 대한 실제 경험을 얻을 수 있는 정말 매력적인 방법을 제공했습니다.”라고 그 소감을 이야기 했습니다.

 

 

Amazon SageMaker를 사용하여 기계 학습 모델을 구축, 훈련, 조정 및 배포하는 것이 얼마나 간편한 일인지 이해를 하셨길 바랍니다. 또한 딥 러닝이 가능한 비디오 카메라인 AWS DeepLens를 사용해보세요! 또한 자라나는 커뮤니티 프로젝트와 그 노력을 공유하십시오. 독자분들이 무엇을 구축하는지 알려주시길 바라며 올해 리인벤트에서 또다시 뵙길 바랍니다!

 

원문 URL: https://aws.amazon.com/ko/blogs/machine-learning/discover-financial-services-applies-machine-learning-through-a-robocar-event-powered-by-amazon-sagemaker/

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