여기 에 제시 된 실시 예 들 은 동적 난이도 조정 을 수행 하 기 위한 시스템 들 및 방법 들 을 포함 한다 . 또한 , 여기 에 개시 된 실시 예 들 은 정적 및 / 또는 기존 의 난이도 조정 프로세스 들 과 비교 하 여 사용 자 들 에 의해 검출 하 기 가 더 어렵 거나 검출 될 수 없 는 프로세스 들 을 사용 하 여 동적 난이도 조정 을 수행 한다 . 일부 실시 예 들 에서 , 히스토리 컬 사용 자 정보 는 예 를 들 어 예상 된 이탈 율 , 유지 율 , 사용 자 가 게임 을 플레이 하 는데 예상 되 는 시간 의 길 이 , 또는 이전 에 게임 을 플레이 한 사용자 들 의 히스토리 컬 세트 에 대한 사용자 의 예상 된 게임 플레이 시간 의 표시 와 같 은 , 게임 플레이 의 예상 지속 시간 을 예측 하 는 예측 모델 을 생성 하 는 기계 학습 시스템 에 의해 이용 되 었 다 . 게임 플레이 전 또는 도중 에 , 예측 모델 은 사용자 에 대한 정보 에 적용 하 여 게임 플레이 의 사용자 의 예상 지속 시간 을 예측 할 수 있 다 . 예상 지속 시간 에 기초 하 여 , 일부 실시 예 들 에서 , 시스템 은 맵 핑 데이터 저 장소 를 이용 하 여 , 예 를 들 어 게임 의 부분 들 을 덜 어렵 게 만들 도록 하나 이상 의 게임 플레이 파라미터 들 의 값 들 을 변경 하 는 것 과 같이 , 게임 의 난이도 를 동적 으로 조정 하 는 방법 을 결정 할 수 있 다 .