LOL에서는 다양한 게임 데이터를 User 들에게 Open 하고 있습니다.
단순 유저별 승패 뿐만 아니라 피해량, 아이템 구매 이력, Skill 트리 등 여러 정보를 공유하고 있는데 그 중 Skill Tree에 대해 M/L 을 이용한 학습 및 최적의 Skill Tree 를 찾는 M/L Application 을 만들어보려고 합니다.
간단하게 LOL 게임에 대해 설명해보겠습니다.
LOL 이라는 게임의 데이터는 User -> Game -> Champion -> 승/패,Item,Skill 로 분류 될 수 있습니다.
그 중 Skill은 각 Champion 별로 레벨이 오를때마다 1 point 씩 배분할 수 있는 기술들인데요.
Q , W , E , R 이렇게 4개의 스킬이 있고 18레벨까지 각 스킬별로 최대 4개씩 point 를 배분 할 수 있습니다.
(R의 경우 6레벨부터 배울 수 있으며 챔피언별 제약조건 존재)
구현하려는 M/L Application 의 목적은
가장 많은 User들이 선택하는 Skill Tree( Q/W/E/R 로 구성된 Sequence) 를 만드는 것 입니다.
프로게이머 및 Ranker(LOL 전문가) Data로 학습을 하고 최적의 Sequence 를 찾아봅니다.
AI는 스킬별 특성을 알지 못하지만 R은 6레벨에 배워야하고 어떤 스킬을 먼저 Master 해야하는지 학습할 것 입니다.
1단계로 데이터 수집에 관해 진행합니다.
https://op.lol 에서 Ranker 들의 Skill Tree 정보를 Database에 저장하였습니다.
Skill Tree 정보는 32114212 처럼 Sequential 한 숫자로 구성되어 있습니다.
각 숫자를 split 하여 bi-gram 형태로 구성하여 먼저 학습을 진행해보겠습니다.