본 개시 의 일 실시 예 에 따라 , 프로세서 ( 201 ) 는 사용 자 단위 로 분류 된 게임 로그 또는 사용 자 각각 에 대응 되 는 사용 자 특징 을 포함 하 는 사용 자 특징 정보 ( 예 를 들 어 , 제 1 사용자 특징 정보 , 제 2 사용자 특징 정보 ) 중 적어도 하나 에 기초 하 여 게임 보조 정보 생성 모델 을 학습 시킬 수 있 다 . 프로세서 ( 201 ) 는 생성 된 학습 데이터 세트 를 게임 보조 정보 생성 모델 에 입력 시키 기 위한 전처리 를 수행 할 수 있 다 . 전처리 는 모델 에 데이터 를 입력 시키 기 위한 데이터 처리 과정 을 포함 할 수 있 다 . 전처리 는 학습 데이터 세트 를 신경망 에 입력 시키 기 위한 처리 과정 을 포함 할 수 있 다 . 전처리 는 학습 데이터 세트 를 신경망 에 입력 시키 기 위해 이미지 형태 의 데이터 로 변환 하 는 처리 를 포함 할 수 있 다 . 프로세서 ( 201 ) 는 생성 된 학습 데이터 세트 를 게임 보조 정보 생성 모델 에 입력 시키 기 위한 이미지 데이터 형태 로 변환 할 수 있 다 . 이미지 데이터 형태 는 테이블 형태 로 표현 된 데이터 형태 를 포함 할 수 있 다 . 게임 로그 를 테이블 형태 로 표현 한 데이터 형태 는 아래 [ 표 1 ] 에 도시 된 바 와 같 은 데이터 형태 를 포함 할 수 있 다 . 본 개시 의 다른 일 실시 예 에서 , 이미지 형태 의 데이터 는 이미지 에 포함 된 적어도 하나 이상 의 픽셀 정보 를 포함 할 수 있 다 . 따라서 프로세서 ( 201 ) 는 텍스트 형태 의 게임 로그 뿐 만 아니 라 , 게임 화면 이미지 도 게임 보조 정보 생성 모델 에 입력 할 수 있 다 . 프로세서 ( 201 ) 는 전처리 과정 을 통해 빠른 시간 내 에 게임 보조 정보 생성 모델 을 학습 시킬 수 있 다 . 또한 프로세서 ( 201 ) 는 전처리 과정 을 통해 게임 보조 정보 생성 모델 을 학습 시킴 으로써 , 높 은 정확도 로 사용 자 특징 예측 정보 를 산출 하 는 게임 보조 정보 생성 모델 을 획득 할 수 있 다 . 전술 한 사항 은 예시 일 뿐 본 개시 는 이 에 제한 되 지 않 는다 .