머신러닝을 활용한 축구 결과 예측 서비스
- 전세계 150국가의 460개 이상의 리그 결과 예측
[img1. Server Infrastructure]
Client
- 경로: MobileApp/PoseSportsPredict
- 개발언어: c#, Json
- 프레임워크: Xamarin.Forms
- AOS / IOS 크로스플랫폼 어플
- 비동기 네트워크 데이터 처리
- Social Login OAuth 처리
Server
- 경로: Web App/PoseSportsWebService
- 개발언어: c#, Json
- 프레임워크: .Net WCF
- REST API
- User Auth 처리
- Sports Data 제공
- google Billing 처리
- RSA,AES 를 이용해 패킷 보안
DataBase
- RDBMS: My-SQL
- NoSql: Redis
Management Tool
- 경로: Windows App/SportsAdminTool
- 개발언어: C#
- 프레임워크: WPF
- 전세계 축구데이터 실시간 업데이트
- 유저 관리
- 예측 서버와 통신, 결과 DB에 저장
Machine Learning
- 경로: MachineLearning/Poseidon_Predictor
- 개발언어: Python
- 프레임워크: TensorFlow
- 전세계 10년치 축구 결과 데이터를 이용해 예측 모델 개발
- 이용 알고리즘: k-최근접 이웃 알고리즘, 랜덤 포레스트, 확률적 경사하강법, 선형회귀
Predict Server
- 경로: MachineLearning/Poseidon_Predictor_Server
- 개발언어: Python
- 프레임워크: Flask
- 구현된 머신러닝 모델을 이용해 다음 경기 예측데이터 제공