// SCOPE · 교육 목적 전용
모든 AI 엔진은 과거 로또 데이터의 통계적 경향을 분석하고 시각화하는 도구입니다. // 미래 당첨 번호 예측 불가 · 당첨 확률 향상 불가
// RANDOM · 완전 무작위 추첨
매 회차의 추첨은 독립적이며, 이전 결과가 다음 결과에 영향을 주지 않습니다. // 정교한 AI라도 무작위 사건 예측 불가
// EDU · AI 통계 학습 도구
PICK6는 AI, 통계, 확률론의 원리를 쉽게 이해하도록 돕는 교육 플랫폼입니다. // 재미있게 학습하되 당첨 기대 및 과도한 금액 사용 금지
// ALGORITHMS / AI.ENGINE.DOCS
AI 알고리즘 상세 설명
8가지 AI 엔진의 작동 원리와 특징을 자세히 알아보세요
// 각 탭을 클릭하여 알고리즘의 자세한 작동 원리를 확인하세요
127개 일반 패턴 + 37개 특수 패턴이 선택 범위의 과거 당첨 조합에서 얼마나 자주 성립했는지 실제로 세고, 통계·연관(·LSTM 사전계산) 점수를 결합한 후보 15개에서 패턴 로그우도가 가장 높은 조합을 전수 열거로 찾습니다. 난수 없음.
PUCT 트리 탐색. 매주 서버에서 실제 회차로 학습한 정책망·가치망을 받아 기기 등급별 100~10,000회 시뮬레이션을 시간 상한 안에서 실행하고(완료 횟수 표시), 6개 번호를 모두 트리에서 고릅니다.
2층 LSTM(64→32)이 원-핫 회차 시계열에서 다음 회차 45개 번호의 출현 확률을 학습합니다(주 1회 서버 앙상블). 그 확률 벡터에서 로그확률 최대 조합을 냅니다.
선택한 범위의 출현 빈도·최근성·미출현 기간을 점수화하고, χ² 균등성 검정과 윌슨 95% 신뢰구간을 실제로 계산한 뒤 구간·홀짝·연속 제약 아래 점수 합이 가장 높은 조합을 전수 열거로 찾습니다. 난수 없음.
Apriori 로 빈발 항목집합과 규칙(지지도·신뢰도·향상도)을 실제로 계산하고, 쌍 향상도 합(+3항목 규칙 보너스)이 가장 큰 6개 조합을 상위 15개 번호에서 전수 열거로 찾습니다. 난수 없음.
합계·홀짝·연번·구간 밀도·끝자리 등 조합의 형태를 재고, 트렌드 강도만큼 최근 추세로 목표를 보정해 C(15,6) 전수 채점 k번째 조합을 냅니다(결정론). DB 에 수집된 최신 3회차의 자기 예측을 되읽어 고착 번호를 감점합니다.
리아푸노프 지수·유사 상태 예측·합계 시계열에 적합한 로지스틱 맵. 난수 없이 점수 순 k번째 조합(프랙탈 검사 통과 조합 먼저)을 내는 결정론 엔진입니다.
알파고·LSTM·통계·연관 4개 엔진의 결과를 가중 결합한 앙상블입니다.
※ "가장 높은 조합" 은 첫 세트 기준이며, 후보 풀과 제약 안에서의 최적입니다. 세트 순번 k 는 같은 정렬의 k번째 조합입니다.
// AI.ENGINE.DOCS
AI 알고리즘 상세 설명
8가지 AI 엔진의 작동 원리와 특징
164개 패턴의 과거 성립 빈도 + 통계·연관 점수 결합, 패턴 우도 최대 조합 전수 열거(난수 없음)
PUCT 트리 탐색 + 주간 학습 정책망·가치망, 최대 10,000회 시뮬레이션(시간 상한 내)
원-핫 시계열 학습, 주간 사전계산 확률 벡터
출현 빈도·최근성·미출현 기간 점수, 제약 아래 점수 합 최대 조합 전수 열거(난수 없음)
Apriori 지지도·신뢰도·향상도, 쌍 향상도 합 최대 조합 전수 열거(난수 없음)
조합 형태 측정, 고착 번호 자기 감점
비선형 동역학, 난수 없는 결정론 엔진
4개 엔진 가중 결합 앙상블
1알고리즘 선택
각 탭을 클릭하여 다양한 AI 엔진의 상세한 작동 원리와 특징을 학습하세요.
2원리 이해
각 엔진의 수학적 원리, 데이터 처리 방식, 최적화 기법을 상세히 알아보세요.
3실제 활용
학습한 내용을 바탕으로 AI 예측 페이지에서 직접 알고리즘을 테스트해보세요.
| 엔진 | 방식 | 처리시간 | 데이터 범위 |
|---|---|---|---|
| 패턴앙상블 AI | 패턴 우도 · 전수 열거 | 1-3초 | 선택한 범위 |
| 알파고 MCTS | 트리 탐색(MCTS) | 1초 이내 | 선택한 범위 |
| LSTM 딥러닝 | 사전계산 확률 | 즉시 (폴백 학습 3~60초) | 선택한 범위 |
| 통계 분석 | 빈도 점수 · 전수 열거 | 1초 이내 | 선택한 범위 |
| 연관 규칙 | 향상도 · 전수 열거 | 1초 이내 | 선택한 범위 |
| 메타 패턴 | 형태 채점 · 전수 열거 | 1초 내외 | 선택한 범위 (기본 200) |
| 카오스 이론 | 비선형 지표 점수 | 1~2초 | 선택한 범위 (기본 200) |
| 통합 AI | 가중 투표 | 12-20초 | 4개 엔진 종합 |
※ 처리시간은 09-20 개발 PC(24코어) 실측 예시이며 데이터 조회·네트워크는 포함하지 않습니다. 기기 성능과 회선에 따라 달라집니다. 정책망·가치망(알파고)과 LSTM 확률 벡터는 서버에서 주 1회 학습하고, 그 밖의 연산은 브라우저에서 실행됩니다. 알파고는 등급별 시뮬레이션 횟수·시간 상한만 다르고 순수 계산이라 보통 1초 안에 끝나며, LSTM 은 주간 사전계산 결과를 쓰면 즉시 끝나고 브라우저 학습으로 폴백할 때만 기기 등급의 영향을 받습니다. 페이지를 연 뒤 첫 실행은 더 느립니다.
// 본 서비스는 오락 목적으로만 제공됩니다. AI 분석 결과는 당첨을 보장하지 않으며, 로또는 완전한 확률 게임입니다.