AI가 로또 번호 예측에 도전한다면? A2C 알고리즘 실험기

지난 글에서는 PPO, DQN 같은 강화학습 알고리즘을 활용해 로또 번호 예측 실험을 진행했지만, 아직 "확실한 전략"을 발견하진 못했습니다.그래서 이번에는 A2C(Advantage Actor Critic) 알고리즘을 실험에 투입해 보았습니다.이번엔 과연 AI가 한 단계 더 진화한 모습을 보여줄 수 있었을까요?🧪 실험 환경은 동일하게 유지!이번 실험도 지난 실험과 마찬가지로 다음과 같은 환경을 기반으로 진행했습니다:환경: 실제 로또 회차 데이터 (번호, 빈도 등)행동: 1~45번 중 6개의 번호 선택보상: 선택한 번호와 실제 당첨 번호의 일치도에 따라 점수 부여 보상 체계는 다음과 같습니다:맞춘 개수보상 점수6개 (1등)+10005개+2004개+503개+102개+31개+10개-1 이러한 보상 체계 덕분..

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• · 2025. 5. 9.
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AI가 수십만 번 돌린 로또 실험, 과연 당첨 전략을 찾았나?

AI가 로또 번호를 예측할 수 있을까요?강화학습이라는 기술을 활용해, 이 흥미로운 질문에 답을 찾아보기 위한 실험을 진행했습니다.이번 글에서는 복잡한 수식이나 이론 없이, AI가 실제로 어떻게 학습하고 어떤 결과를 도출했는지 설명드리겠습니다.🚀 실험에 사용된 방법이번 실험의 핵심은 강화학습(🤖 Reinforcement Learning) 입니다.그중에서도 'PPO(Proximal Policy Optimization)'라는 알고리즘을 중심으로 진행했습니다.AI가 로또 환경에서 수십만 번의 시뮬레이션을 통해 어떻게 학습하는지를 관찰하는 방식입니다.학습 환경 구성:환경: 과거 로또 회차 데이터행동: 1~45 중 6개 번호 선택보상: 맞춘 번호 개수에 따라 점수 부여맞춘 번호 수보상 점수1개+12개+33개 (..

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• · 2025. 5. 7.
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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..

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• · 2025. 5. 3.
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