‘우리 게임의 진성 유저는?’, Google BigqueryML 솔루션을 활용한 유저 분류 모델 개발
게임 유저를 활동력과 구매력 기준으로 분류하는 BigQueryML 기반 모델 개발 사례를 소개했습니다. 주기적 학습·서빙 자동화와 대시보드 제공으로 마케팅 활용도를 높였습니다.
#Google BigQuery#BigqueryML#K-means
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게임 유저를 활동력과 구매력 기준으로 분류하는 BigQueryML 기반 모델 개발 사례를 소개했습니다. 주기적 학습·서빙 자동화와 대시보드 제공으로 마케팅 활용도를 높였습니다.

상위·하위 인텐트를 함께 추론하는 챗봇을 위해 MTL 기반 PLE 모델과 CurricularFace loss를 적용했습니다. 기존 앙상블보다 성능과 관리 효율을 함께 개선한 사례를 소개했습니다.
