LTV_Prediction_Service

※ 해당 데이터는 aloha factory의 모바일 게임 draw hammer의 실제 데이터를 제공 받아 만들어졌다. 해당 데이터는 프로젝트에 포함되어 있지 않다.

예측모델

머신러닝과 딥러닝을 통해 모델을 구현하고 더 우수한 성능이 나온 딥러닝을 채택했다.

👉 Shallow Learning Loss : 0.06618

👉 Deep Learning Loss : 0.0065

※ 위의 Loss 값들이 매우 작은 이유는 해당 광고의 수입을 예측하여 달러로 치환하여 구현했기 때문입니다.

👉 인공 신경망 - 다층 퍼셉트론

Optimizer는 Adam을 채택했고 하이퍼파라미터의 튜닝은 리스트에 파라미터 값들을 입력하면 해당 조건에서 자동 튜닝되도록 만들었다. dropout, batch normalization 기법을 통해 성능을 최대한 향상 시켰다.

예측 페이지

👉 메인 페이지 (예측 페이지)

예측 페이지

👉 기기OS 분석 페이지

👉 사용기기 분석 페이지

👉 요일 분석 페이지

👉 지역 분석 페이지

👉 시간 분석 페이지

사용 스택

• 분석 환경

  python

  pytorch

  MongoDB

  AWS EC2 (DB 서버)

  Colab

  
  

• 프론트엔드

  React

  And Design

  Webpack

  
  

• 백엔드

  python

  Django

  Postman

  MongoDB