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Date 16/04/28 23:34:46
Name   April_fool
Link #1   http://www.slideshare.net/ssuser163469/ndc-2016-61452271
Subject   요즘 게임에서 어뷰저를 걸러내는 방법
좀 전에 우연히 다음과 같은 글을 읽었습니다.
http://www.slideshare.net/ssuser163469/ndc-2016-61452271

글의 내용을 간략하게 소개하자면, 게임 내에서 광고글 도배를 하거나 봇을 돌리는 등 어뷰징을 한 게이머를 빅 데이터 및 기계학습 등을 사용하여 걸러낸 경험담의 프레젠테이션 슬라이드입니다. 가까운 미래에 이러한 기술들이 널리 사용될 것이기 때문에, 이런 쪽의 배경에 관심이 있으신 분들은 읽어보시는 것이 좋을 것 같아 여기에 소개합니다.



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    빅 데이터가 여러모로 많이 다뤄지나보네요. 저야 전문 분야가 아니라서 잘 모르지만,
    항상 빅 데이터의 장점 위주의 기사나 언급을 많이 보아서 그런데, 단점이나 부작용 같은 것도 있을까요?
    슬라이드를 완벽하게 이해하진 못했지만 대량의 학습 데이터가 꼭 필요한 듯 싶고,
    제가 알기론 유비소프트 레인보우식스 시즈에 페어파이트라는 핵 대응 프로그램을 사용하는데, 핵 유저들의 행동양식을 학습해서 잡아내는 걸로 알고 있는데,
    이게 초기에 프로그램이 행동양식을 익히는 시간이 좀 걸려서 그동안에는 유저들이 핵에 노출될 수 밖에 없다고... 더 보기
    빅 데이터가 여러모로 많이 다뤄지나보네요. 저야 전문 분야가 아니라서 잘 모르지만,
    항상 빅 데이터의 장점 위주의 기사나 언급을 많이 보아서 그런데, 단점이나 부작용 같은 것도 있을까요?
    슬라이드를 완벽하게 이해하진 못했지만 대량의 학습 데이터가 꼭 필요한 듯 싶고,
    제가 알기론 유비소프트 레인보우식스 시즈에 페어파이트라는 핵 대응 프로그램을 사용하는데, 핵 유저들의 행동양식을 학습해서 잡아내는 걸로 알고 있는데,
    이게 초기에 프로그램이 행동양식을 익히는 시간이 좀 걸려서 그동안에는 유저들이 핵에 노출될 수 밖에 없다고 하더라구요.

    슬라이드 중에 흥미로웠던 건, 이런 과정이 재재의 근거로 활용되다보니 정확도에 굉장히 신경을 많이 쓰는거 같아서 그 부분이 재미있었네요.
    April_fool
    빅 데이터의 용량이 크다 보니 처리하는 데 비용이 많이 들기도 하고, 데이터의 내용이 비정형적이면 분석하기 힘들고, 개인정보 또는 개인을 특정할 수 있는 정보가 있으면 프라이버시 이슈가 있을 것이고… 찾아보면 많겠죠.
    잘 읽었습니다
    그나저나 예시에 나온 연구가 Framingham Heart Study 같은데 it쪽 슬라이드에서 보니까 반갑네요
    April_fool
    저는 그런 연구가 있다는 걸 이 슬라이드로 처음 알았습니다. 펀치 카드 쓰던 시절의 대규모 역학 연구라니.
    뭐, 펀치 카드 자체가 대규모 통계를 처리하기 위해 발명된 것이기는 하지요.
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