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[NDC] Game Data analysis with Deep Learning
NDC 넥슨 · YouTube
AI 핵심 요약
게임 이용자 이탈과 보스 몬스터 공략 시간 예측에 딥러닝을 적용해, 기존 머신러닝 방식과 비교한 사례를 소개했다. 이탈 예측에서는 일일 플레이 기록과 게임 내 여러 변수를 정리하고, 접속하지 않은 날을 별도 값으로 표현해 모델에 학습시켰으며 200개 이상의 모델을 시험했다. 공략 시간 예측에는 파티 구성, 장비, 몬스터 정보 등을 사용했고, 평균 기반 기준 모델보다 실제 시간의 변화를 더 잘 따라가는 결과를 얻었다. 데이터 규모와 문제 특성에 따라 딥러닝의 이점이 달라지므로, 전처리와 모델 비교를 함께 설계해야 한다는 점을 강조했다.
- 딥러닝은 특징을 사람이 직접 설계하는 대신 학습 과정에서 데이터 표현을 함께 익힌다.
- 데이터가 적을 때는 전통적인 머신러닝이 더 나을 수 있으므로 문제별로 여러 모델을 비교해야 한다.
- 게임 로그의 결측은 무조건 제거하지 말고, 결측 자체가 의미 있는 신호인지 검토해 표현한다.
- 학습·테스트 데이터의 정규화 기준을 일관되게 적용하고, 테스트 값이 학습 범위를 벗어나는 경우를 주의한다.
소개
NDC 2019 [Game Data analysis with Deep Learning] 세션 공유드립니다. 상세 내용은 NDC Replay 홈페이지를 참고 부탁드려요. 😊 1. 발표자 성함 : 김승원 2. 발표자 소개 : 대학원에서 AI를 수학했고, 13년간 소프트웨어 엔지니어로 일했고, 그중 AI 관련 프로젝트는 5년간 진행했습니다. 현재는 게임 데이터 분석 및 게임 영상 분석에 AI를 적용하고 있습니다. 3. 세션 소개 : Game data (Tera)를 Deep Learning으로 분석했을 때 얻게 되는 장점 및 실제 구현 사례를 살펴 봅니다. 기존의 Machine Learning 방법들보다 AI (Deep Learning) 방법의 장 단점을 살펴보고 어떻게 Deep learning을 적용할지 insight를 얻을 수 있을 것입니다. 감사합니다. 본 NDC 발표 동영상(이하 “저작물”이라 합니다)에 대한 저작권 (2차적저작물작성권 및 편집저작물작성권 포함)은 해...
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