머신러닝 분석시스템

Machine learning system

머신러닝시스템 이론

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탑로또에 사용된 머신러닝 알고리즘 이론

탑로또에서는 로또 번호 추출을 위해 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)알고리즘 중 하나인LSTM (Long Short-Term Memory)을 이용합니다.

시계열 데이터

시계열 데이터(time series data)란 일정 시간 간격으로 배치된 같은 형태 데이터들의 열(sequence)을 말합니다. 시계열 해석(time series analysis)은 이런 시계열 데이터들이 어떤 법칙에서 생성되어 나오는지를 파악하는 수학 분야입니다.

같은 형식의 데이터들이 차례로 나타나는 시계열 데이터에서는 시간대를 넘나드는 다양한 패턴이 숨어있기 마련 입니다. 이러한 패턴 가운데는 가까운 인접 시간대 사이에서 형성되는 패턴도 있지만 멀리 떨어져 있는 시간대 사이에 나타나는 패턴도 있습니다.

시계열 데이터는 "단순 시계열 데이터"와 "복합 시계열 데이터"로 나뉠 수 있는데 단순 시계열 데이터의 경우 사람이 쉽게 해당 패턴을 파악할 수 있지만, 복합 시계열 데이터는 특정 패턴을 분석하여 유용한 패턴을 추출하기란 쉽지 않은 일입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 순환 신경망 (RNN, Recurrent Neural Neywork)을 적합한 알고리즘으로 사용할 수 있습니다. 충분한 데이터만 학습시킨다면 왜 그런지를 굳이 설명하지 않아도 딥러닝 모델이 알아서 데이터의 분포 특성을 파악하고 그 안에서 패턴을 발견해 다양한 문제를 해결해 주기 때문입니다.

탑로또에서는 시계열 분석으로 통한 패턴 분석을 당첨번호 예측 엔진의 핵심 알고리즘으로 접근합니다. 딥러닝 알고리즘 중 순환 신경망(RNN)의 특징에 따라 과거 당첨번호를 학습하여, 딥러닝이 패턴을 발견하고, 해당 패턴을 기반으로 이후의 로또 번호를 예측하는 것이 탑로또 NPEngine, 머신러닝의 핵심 알고리즘입니다.

RNN은 다충 퍼셉트론 신경망의 은닉 계층 가운데 일부를 순환 계층(Recurrent Layer)으로 대체하여 만든 신경망으로 순환 계층은 시계열 데이터를 시간대별로 반복 처리하면서 어떤 시간대에 자신이 출력한 내용을 다음 시간대에 다시 입력 일부로 활용합니다.

딥러닝 분석 시스템 중 탑로또가 사용하는 분석은LSTM(Long Short-Term Memory)은 RNN의 특별한 한 종류로, 긴 의존 기간이 있어야 하는 학습을 수행할 능력을 갖고 있습니다.

LSTM은 단순 고조의 순호나 신경망(RNN)과 마찬가지로 한 시간대에서 인접한 다음 시간대로만 정보를 전달하면서도 값의 폭주나 소멸 현상 없이 멀리 떨어진 시간대로도 정보 전달이 가능한 새로운 순환 신경망 구성단위입니다.

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