기계학습을 활용한 게임 어뷰징 검출

• 데이터와 학습
• 2016-08-13 (토요일) 16:40 - 17:20
• 한국어
• 105
• 김정주 / haje01
• Photography and recording is allowed

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저는 게임 회사에서 로그 수집을 하며 빅데이터와 기계학습의 활용처를 찾던 중, 

게임 서비스에 많은 문제를 일으키는 게임 어뷰징의 검출에 파이썬으로 기계학습을

적용하여 어뷰져를 퇴치한 사례 + 관련 파이썬 노하우를 공유하려 합니다. 

다루는 내용:

- 통계와 탐색적 데이터 분석의 중요성

- 데이터 분석 툴과 기계학습에 대한 소개

- 간단한 통계적 아이디어로 스패밍(Spamming) 탐지

- 윈도우 서버에서 로그 수집하기(자체 개발 로그 포워더  + Fluentd)

- AWS EMR + Spot Instance로 하둡 싸게 이용하기

- 하둡을 위한 로그 파일 전처리

- mrjob으로 간편하게 MR 코딩하기

- scikit-learn의 알고리즘(Decision Tree, Random Forest)을 사용하여 파밍(Farming) 캐릭터 탐지

- 앞으로의 전망 (Spark, 딥러닝, 미래의 분석 플랫폼)

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