이 글은 검증 가능한 규칙 가정을 사용하며 사이트 이름으로 실제 알고리즘을 추정하지 않습니다. 교육용 설명이며 베팅 조언이 아닙니다.
핵심 정의
AI 예측이라면 입력 특성, 목표 변수, 학습 과정과 출력 의미를 설명해야 합니다. 과거 빈도를 합산한 것만으로는 학습된 모델이 아닙니다.
검증 방법
실제 모델에는 버전 관리 데이터, 재현 가능한 코드, 기간, 제외 기준과 학습에 쓰지 않은 테스트셋이 필요합니다.
한계와 결론
표준 덱의 이론 확률만 출력한다면 다음 판 예측이 아니라 확률 계산이라고 불러야 합니다.
실천 목록
이 사이트는 외부 모델이나 API 키를 사용하지 않으며 실시간 예측 서비스를 주장하지 않습니다.
실천 목록
- AI 예측이라면 입력 특성, 목표 변수, 학습 과정과 출력 의미를 설명해야 합니다. 과거 빈도를 합산한 것만으로는 학습된 모델이 아닙니다.
- 표준 덱의 이론 확률만 출력한다면 다음 판 예측이 아니라 확률 계산이라고 불러야 합니다.
- 규칙을 먼저 고정하고 전체 기록을 보존하며 학습과 테스트를 분리한 뒤 단순 기준선보다 추가 정보가 있는지 판단합니다.