머신러닝

psychology
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머신러닝

Machine Learning

과거의 모든 당첨 데이터를 인공지능에게 학습시켰습니다. 인간이 찾을 수 없는 복잡한 비선형 패턴을 Random Forest와 XGBoost 알고리즘을 통해 찾아냅니다.

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작동 원리

1지도 학습 (Supervised Learning)

과거 1000회 이상의 당첨 결과를 학습 데이터로 사용하여, 어떤 조합이 1등이 되었는지 AI에게 가르쳤습니다.

2특성 중요도 분석

당첨에 영항을 미치는 요인(날짜, 계절, 이전 회차 번호 등) 중 무엇이 중요한지 AI가 스스로 판단합니다.

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핵심 특징

데이터가 쌓일수록 똑똑해지는 모델

최신 AI 트렌드 반영

비정형 패턴 인식 능력 우수

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최신 기술을 경험해보고 싶으신 분

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