Better decisions with no-code ML using SageMaker Canvas, feat. Samsung
강연자
Shyam Srinivasan Principal Product Manager AWS, Danny Smith Principal, AI/ML Strategy AWS, Dooyong (Derrick) Lee Manager of Marketing Intelligence SAMSUNG Memory
세션요약자
서길준(KilJun Seo)
핵심내용 요약
ML의 민주화 : 확장하는 ML Value 향상
Amazon SageMaker Canvas를 사용하여 더 나은 비즈니스 결정의 데모시연
Case study : 삼성전자
키워드
Easy to using ML
SageMaker Canvas
Samsung Use case
상세내용
ML업무의 변화와 SageMaker Canvas
예전에는 데이터 사이언티스들의 전유물이었던 머신러닝기술이 현재에 와서는 ML 엔지니어뿐만 아니라 비즈니스 분석가에 이르기까지 사용범위 및 가치가 향상되어 옴
비즈니스 분석가의 차단해제의 핵심 키
코드가 필요 없음
데이터 전문가들과의 원활한 협력이 가능
아마존 SageMaker Canvas
머신러닝에 대한 간편한 사용, 검색, 준비
빌트인 된 모델 생성과 정확한 예측
분석된 모델을 바탕으로 데이터 사이언스팀과 협업 가능
사용량 기반으로 라이선스 요금 없이 TCO절감 가능
더 나은 의사결정의 기회 창출
영업과 마케팅 분야
재무 회계 분야
운영 및 물류 분야
SageMaker Canvas 데모
로그인 화면
데이터 시각화 예
데이터 상관관계 행렬 표현
상자 수염 그림(Box plot) 소개
1차 테스트의 정확성 표시
분석 후 결과를 데이터 사이언티스트에게 공유
삼성전자 메모리사업부 사례
삼성전자 메모리 사업부 마케팅 인텔리전스 그룹 소개
마케팅 트렌드 분석 및 연구
숏텀 롱텀 메모리 수요 예측
문제는 IT지식이 없고 코딩 경험이 없음
예전과는 다른 의사 결정
예전에는 시스템들이 단순해서 인사이트를 얻기에 굉장히 심플했음
지금은 복잡한 시스템들과 다양한 요인들로 인해 인사이트 얻기가 복잡함
변화가 필요
불확실한 미래, 변화하는 기술들, 복잡한 시장 요구, 비즈니스 변동성의 요인
단순한 비즈니스 분석가가 개발자가 되여야함을 느낌
편한 툴을 통해 데이터 중심의 분석과 결정 필요
때마침 AWS SageMaker Canvas라는 해답이 있었음
코드 없이 단순한 아키텍처로 구현
SageMaker Canvas 도입 이후 긍정적인 변화들
비즈니스 분석가가 직접 AI/ML 수행
데이터중심의 의사결정
예측 정확도의 향상
Bespin’s Comment
AWS SageMaker Canvas에 대한 소개와 특징 및 Samsung 사례를 통해 No-Code기반의 분석툴, 방대한 AWS SageMaker Tool들과의 연계로 AI/ML 엔지니어 뿐만 아니라 비즈니스 분석가들도 쉽게 AI/ML을 통한 비즈니스 분석, 예측 등을 수행할 수 있습니다.
