티머니의 MLOps 구현 사례 : Amazon SageMaker를 활용한 배차모델 자동화 및 배포

티머니는 택시 호출 서비스 '티머니GO온다택시'의 호출 성공률을 높이기 위해 ML 모델을 개발하고 MLOps를 활용하여 머신러닝 라이프사이클을 자동화했습니다. 기존 온프레미스 환경에서 자체 개발한 머신러닝 모델을 Amazon SageMaker 기반에서 Bring Your Own Model(BYOM) 방식으로 배포하고, MLOps를 통해 예측 정확도 유지 및 서비스 운영 효율성을 높인 과정을 상세히 다룹니다.

특히, 수요 예측 모델의 자동화된 학습, 배포, 모니터링을 통해 안정적인 서비스 제공과 지속적인 모델 개선을 이루어낸 티머니의 MLOps 구현 사례를 공유합니다.