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라떼는말이야
당첨 확률이 높은 숫자 10개는 다음과 같다. 31, 42, 18, 27, 34, 33, 38, 15, 36, 01 추출 된 번호 10게임 0 : [4, 10, 18, 31, 34, 38] 1 : [11, 14, 27, 31, 40, 42] 2 : [14, 18, 19, 31, 33, 42] 3 : [5, 18, 31, 33, 36, 42] 4 : [22, 31, 33, 34, 38, 42] 5 : [15, 18, 29, 31, 33, 36] 6 : [13, 15, 31, 34, 38, 42] 7 : [15, 16, 18, 27, 31, 32] 8 : [2, 19, 20, 31, 42, 44] 9 : [18, 27, 31, 34, 38, 42] 분석 방법 및 나의 생각 1회 ~ 972회의 데이터를 가지고..
당첨 확률이 높은 숫자 10개는 다음과 같다. 03, 10, 38, 23, 41, 44, 31, 16, 13, 30 분석 방법 및 나의 생각 1회 ~ 972회의 데이터를 가지고 딥러닝 알고리즘(LSTM)으로 학습을 시켜 1 ~ 45의 숫자가 각각 다음 회차(971회)에 몇 %의 확률로 적중할 것인지 분석한 결과이다. 참고로 LSTM은 RNN 계열이고, 시계열 데이터에서 주로 사용하는 알고리즘이며 이전의 결과가 다음의 결과에 영향을 미치는 데이터를 학습시키는데 사용된다. 즉, 시간에 따라 변하는 집 값의 변화 추이, 주가의 변동, 자연어 처리 등을 학습할 때 주로 사용하는 알고리즘이다. 지금까지 당첨된 번호들이 다음 결과와 연관이 있다는 가정 하에 LSTM 알고리즘을 사용하게 된다. 결과를 보면 알겠지만 ..
결론부터 말하자면 다음 회차에 적중할 확률이 높은 숫자 6개를 뽑으면 다음과 같다. 3, 25, 4, 23, 11, 1 다음 회차에 적중할 확률이 높은 숫자 10개를 뽑으면 다음과 같다. 3, 25, 4, 23, 11, 1, 12, 20, 26, 16 분석 방법 및 나의 생각 1회 ~ 970회의 데이터를 가지고 딥러닝 알고리즘(LSTM)으로 학습을 시켜 1 ~ 45의 숫자가 각각 다음 회차(971회)에 몇 %의 확률로 적중할 것인지 분석한 결과이다. 참고로 LSTM은 RNN 계열이고, 시계열 데이터에서 주로 사용하는 알고리즘이며 이전의 결과가 다음의 결과에 영향을 미치는 데이터를 학습시키는데 사용된다. 즉, 시간에 따라 변하는 집 값의 변화 추이, 주가의 변동, 자연어 처리 등을 학습할 때 주로 사용하는..
인공지능 두 가지 방식 - 데이터 중심 : 관찰과 가정을 바탕으로 한 경험을 통해 판단 - 알고리즘 중심 : 수학과 공학적인 방식으로 판단 예) 바둑의 경우 경우의 수가 매우 커서 알고리즘 만으론 부족하다. 알고리즘 기반으로 많은 게임 시뮬레이션을 통해 알고리즘을 보완해 나간다(데이터 기반 + 알고리즘 기반) 머신러닝 : 데이터에서 찾은 패턴을 토대로 미래를 예측하고, 상황을 판단하는 기술 머신러닝의 세 가지 영역 - 지도 학습 - 비 지도 학습 - 강화 학습 지도 학습 : 데이터와 정답지를 함께 사용해 하나의 함수를 유추하는 방법. 대표적으로 얼굴 인식, 주가 예측, 종양 판단 등 비지도 학습 : 정답지 없이 데이터만으로 데이터에 숨겨진 구조를 파악하여 함수를 찾아내는 방법. 아마존을 포함한 기업형 쇼..