AI, 로또 예측에 도전하다! — 강화학습으로 더 똑똑해진 인공지능

지난번에는 앙상블(ensemble) 전략으로 여러 AI가 협업해 로또 번호를 예측해보았지만, 결과는 아쉽게도 2개 적중에 그쳤습니다.이제는 새로운 접근이 필요할 때입니다. 그래서 이번에는 강화학습(Reinforcement Learning) 이라는 방법을 사용해 AI의 학습 방식을 바꿔보았습니다.과연 이 방법으로 AI는 더 나은 예측을 할 수 있을까요?🚀 “강화학습이 뭐길래?”강화학습은 간단히 말하면,AI가 환경에서 시행착오를 통해 스스로 학습하는 방법이에요. 예를 들어, 로또 번호 예측에서는 이렇게 작동합니다:✅ 환경 → 이전 로또 회차 데이터✅ 행동 → 1~45 중 6개 번호 고르기✅ 보상 → 실제 당첨 번호와의 일치 정도에 따라 점수 주기 즉, AI는 “이 번호를 고르면 몇 개 맞췄는지”를 보상으로..

• format_list_bulleted Data Reverse Engineering
• · 2025. 5. 3.
• textsms

AI, 새로운 전략으로 로또 데이터 분석에 도전하다!

AI는 이제 단일 모델의 한계를 넘어서, 여러 모델을 결합하는 앙상블(Ensemble) 전략으로 돌아왔습니다.지난 실험에서는 Random Forest와 LSTM 모델을 적용했지만, 실제 데이터 예측에서는 아쉬운 결과를 보였죠.이번엔 AI 모델들이 힘을 합쳤습니다. 어떤 결과가 나왔을까요? 🎯 🤖 “AI, 협업을 시작하다”지금까지의 과정은 다음과 같았습니다:과거 로또 번호 데이터를 수집하고데이터 전처리를 통해 학습에 적합한 형식으로 가공한 뒤머신러닝(Random Forest)과 딥러닝(LSTM) 모델로 분석을 시도했습니다.그러나 결과적으로, 예측의 정밀도는 기대에 미치지 못했습니다.그래서 이번에는 여러 모델의 결과를 조합해 성능을 높이는 앙상블 전략을 도입했습니다.앙상블이란 간단히 말해,“서로 다른 A..

• format_list_bulleted Data Reverse Engineering
• · 2025. 5. 2.
• textsms

AI가 분석한 로또 데이터: 예측 실험 결과와 한계

AI는 수백 회차에 이르는 로또 데이터를 바탕으로 다양한 패턴을 학습했습니다.데이터 전처리와 모델 훈련을 거쳐, 실제 번호와 얼마나 가까운 결과를 낼 수 있는지 실험을 진행해봤습니다.🤖 실험 모델 및 예측 결과우리는 머신러닝의 대표적인 알고리즘 중 하나인 Random Forest Classifier를 사용해 학습을 시도했습니다.입력은 지난 10회차 로또 번호, 출력은 다음 회차의 번호 6개입니다. 이 숫자, 과연 실제 로또 번호와 얼마나 일치할까요?결과는 보시는 것과 같이 하나도 맞지 않았습니다. 그래프를 설명하면 파란색은 훈련 정확도(Training Accuracy), 빨간색은 검증 정확도(Validation Accuracy)로 모델이 훈련 데이터는 완벽하게 학습했지만, 검증 데이터에서는 거의 맞추..

• format_list_bulleted Data Reverse Engineering
• · 2025. 5. 2.
• textsms

AI에게 로또를 학습시켜봤습니다: 예측 가능한가요?

🎲 "AI, 로또 예측에 도전하다"이전 시간에는 로또 당첨 데이터를 수집하고,AI가 이해할 수 있도록 데이터를 정제하는 과정을 마쳤습니다.이번에는 본격적으로 AI 모델을 설계하고 학습시키는 과정에 들어갑니다.과연 AI는 숫자 속에서 패턴을 찾아낼 수 있을까요? 🧠 "AI 모델을 만든다는 건 무슨 뜻일까?"AI에게 무언가를 가르치려면,먼저 어떤 뇌를 사용할지 정해야 합니다.이 뇌를 우리는 "모델(Model)"이라고 부릅니다.쉽게 말하면,어떤 입력(Input)을 받으면어떤 출력(Output)을 뱉어낼지규칙을 스스로 배우는 프로그램이라고 할 수 있어요.우리는 "과거 로또 번호"를 입력으로 주고,"다음 회차 번호"를 예측하는 뇌를 만들어야 합니다. 💻 "로또 예측을 위한 기본 모델 설계" 복잡하게 생각할..

• format_list_bulleted Data Reverse Engineering
• · 2025. 4. 29.
• textsms

AI가 로또 번호를 예측하려면 반드시 거쳐야 할 과정

🎲 "AI도 로또를 못 맞춘다고?"AI가 세상을 뒤흔들고 있는 시대입니다.이미 사람보다 바둑도, 체스도, 스타크래프트도 잘하는 AI가 등장했죠.그런데, 왜 로또 번호는 제대로 예측하지 못할까요?단순히 "운이라서"라고 치부하기에는, 뭔가 찜찜하지 않나요?AI는 '운'까지 학습할 수 없는 걸까요? 🤔 "문제는... 데이터야!"AI는 데이터를 기반으로 학습합니다.우리가 2일차에서 열심히 모은 로또 데이터도 마찬가지죠.하지만 아무 데이터나 가져다가 넣는다고 AI가 똑똑해지진 않습니다.'더러운 데이터(Dirty Data)' 가 들어가면,'더러운 결과(Trash Result)' 가 나올 뿐입니다.이걸 우리는 이렇게 부릅니다:Garbage In, Garbage Out (쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다) 📊 ..

• format_list_bulleted Data Reverse Engineering
• · 2025. 4. 28.
• textsms

로또 당첨 비밀은 데이터 속에 있다

🎲 "운이 전부라고? 정말 그럴까?"매주 토요일, 누군가는 인생이 바뀝니다.TV 앞에서 로또 추첨을 보며 이런 생각 해보신 적 있나요?"어떻게 저 번호를 맞췄지? 그냥 운일까?" 물론 운이 큰 역할을 하긴 합니다.하지만 1,000회를 훌쩍 넘긴 로또 추첨 데이터를 떠올려보면, 이야기가 조금 달라집니다.이 많은 데이터 속에,우리가 놓친 작은 패턴이 숨어있을 수도 있지 않을까요? 🧠 "AI는 왜 데이터를 필요로 할까?"AI가 똑똑해지는 데 가장 중요한 건 뭘까요?천재적인 알고리즘? 슈퍼컴퓨터?정답은 바로 데이터입니다.AI는 인간처럼 직감이나 육감을 갖고 있지 않아요.대신 수많은 데이터를 분석해서 그 안에서 규칙을 찾아내고, 학습합니다.이걸 우리는 흔히 빅데이터(Big Data) 라고 부르죠.하지만, 데이..

• format_list_bulleted Data Reverse Engineering
• · 2025. 4. 27.
• textsms