🎲 "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 받으면
- 어떤 출력(Output)을 뱉어낼지
규칙을 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 필요 없습니다.
우리가 만들 첫 번째 모델은 이런 구조를 가집니다:
- 입력(Input) : 지난 10회차의 로또 당첨 번호 데이터
- 출력(Output) : 다음 회차의 당첨 번호 6개
중간에 데이터가 어떻게 연결되는지는
모델이 스스로 학습하면서 알아서 찾아냅니다.
우리가 할 일은,
데이터를 준비하고,
모델의 기본 구조를 짜주는 것 뿐입니다!
🛠️ "모델 만들기: 아주 기본 버전" 초심자용 기본 모델은 이렇게 구성할 거예요:
- Dense Layer (완전 연결층) 몇 개
- 활성화 함수(Activation Function)는 ReLU 사용
- 최종 출력은 6개의 숫자(로또 번호)
조금 더 기술적으로 설명하면,
입력층 → 은닉층 2~3개 → 출력층 구조입니다.
여기서 중요한 건,
AI가 스스로 패턴을 찾아야 한다는 점이에요.
우리가 "7 다음엔 13이야!" 같은 규칙을 주지 않습니다.
📊 "훈련(Training)이란 무엇인가?"
AI 모델을 만든 다음에는, 우리가 준비한 데이터를 가지고 훈련을 시킵니다.
- 입력 데이터를 넣고
- 출력 예측을 하고
- 정답과 비교해서
- 틀린 만큼 모델을 수정(학습) 하는 과정을 수천, 수만 번 반복하는 거죠.
이 과정을 우리는 Epoch(에폭) 이라고 부릅니다.
한 번 전체 데이터를 학습하고 나면 1 Epoch.
이걸 보통 50~100 Epoch 이상 반복합니다.
❓ "AI는 왜 바로 정답을 맞추지 못할까?"
처음 훈련을 시작하면,
AI는 거의 랜덤으로 답을 찍습니다.
왜냐하면,
처음에는 아무것도 모르는 상태이기 때문입니다.
훈련을 반복할수록,
"아, 이런 패턴은 이런 결과로 이어지겠구나!" 하고
조금씩 똑똑해집니다.
그런데...
로또는 정말 규칙이 있을까요?
이건 우리 모두가 지금 실험해보는 중입니다. 😉
📚 용어 정리
- 모델(Model) : 입력을 받아 출력을 만들어내는 AI의 뇌 구조
- 입력(Input) : AI에게 주는 데이터
- 출력(Output) : AI가 예측하거나 생성하는 결과 데이터
- 학습(Training) : 입력과 출력의 관계를 학습하며 모델을 개선하는 과정
- 에폭(Epoch) : 전체 데이터를 한 번 학습하는 주기
- Dense Layer : 모든 노드가 서로 연결된 신경망의 기본 층
- 활성화 함수(ReLU) : 입력값을 비선형적으로 변환해주는 함수
🧩 마무리하며
지금까지 우리는 AI 모델을 설계하고, 로또 데이터를 학습시키는 방법을 살펴봤습니다.
AI가 패턴을 인식하고 예측을 시도하는 과정은 단순히 로또를 넘어서,
다양한 분야의 데이터 기반 예측 시스템에도 똑같이 적용됩니다.
다음에는 이 모델이 실제로 예측한 결과를 분석하고,
AI가 어떤 방식으로 작동했는지를 더 깊이 있게 알아보겠습니다.