(개요 토토사이트 및 아이디어 작성 후 수정 중)

AI 모델링이 전부가 아니었다.
AI는 역시나 분석을 하기 위한 도구 중 하나라는 것을 확실히 짚고 간다.
모델링과 학습은 프로젝트의 극히 일부였고, 최종 목표는 exe 배포다.
정확하게 말하자면 내가 쓰려고 만드는 김에, 겸사겸사 exe를 만들어서 배포 및 업데이트 관리를 하려는 거지만.

아무튼 tkinter 기반으로 쉽게 예측할 수 있게끔 만드려고 한다.
언제까지 불안전한 놀이터 예측을 위해서, anaconda 열고 jupyter notebook 열고 ipynb 파일 열고... 할 수 없지 않은가.
모델이야 pkl 파일로 저장해서 사용하면 문제가 없고,
주어지는 변수들이야 data leakage 확인해서, 데이터별 모델을 따로 만들면 해결 가능한 문제다.

하지만 정확하게 어떤 모델을, 어떤 변수를 학습해서, 얼마나 만들지 구체화 해야 한다.
(AI에 비유하자면 threshold를 찾아야 하는 느낌이랄까)
동시에 입력할 변수들을 어떻게 보기 좋게 구상할 것이고,
exe의 전체적인 GUI는 어떻게 만들지 이게 가장 핵심이자 걸림돌이 되는 부분이었다.
살짝 구상을 해봤는데... 이게 상당히 규모가 커지는 토토사이트 느낌이다.
이래서 어떤 프로젝트든 첫 구상, 기획이 가장 중요하다고 말하는구나 체감하는 중이다.

다른 프로젝트를 할 때는 어느 정도 개요를 잡고 시작한 것에 비해,
이번 프로젝트는 냅다 데이터 수집 및 AI 모델링부터 들이박았더니 확실히 돌아가는 느낌이다.
SDLC의 나선형 모형으로 개발한다고 좋게좋게 생각하려 한다. 이런 방법에서는 나름대로 배울 게 있는 법이다.

아 가장 중요한 것. 이번 프로젝트는 각잡고 OOP로 짠다.
언제까지고 전역 변수(global)에다가 함수만 작성해서 짤 수 없다. 도전을 해야 발전이 있는 법이다.
Overlunky 파일도 뜯어보면서, class, function을 적재적소에 구분해서 잘 짜보자.
생각보다 장기 프로젝트에 진입할 것 같다는 느낌이 왔다.
목표는 네이버가 치지직 포인트를 개발하기 전까지.
언제 추가해줄지 모르니 최대한 빨리 개발하라고 몰아붙이는 중이다.



링크 :
검색 : gambleprojectusingtkinter
아이디어 : 경기장(track)을 텍스트가 아니라, 사진도 같이 제공?



링크 :
검색 : gambleprojectusingtkinter
아이디어 : 기존 경기 내역을 확인할 수 있는 DB도 같이 제공?? &gt결과 예측에 도움이 될 수도




링크 토토사이트 :
검색 : sportbettingprojectusingtkinter
아이디어 : 값을 입력하는 게 아니라, 직접 선택하는 형식으로? &gt그럼 더 빨리 고를 수 있지 않나?



링크 :
검색 : sport betting project using tkinter
아이디어 : 맵 DB를 이런 식으로 승률순으로 보여주는 것이 더욱 직관적



검색 : sport betting project using tkinter
아이디어 : 와 이건 진짜 토토 사이트 같은데, 가져올 UI/UX가 있을지도



기능 : 사용자 입력에 반응하여 아이템을 필터링하는 실시간 검색 기능
알고리즘 : 트라이 자료 구조 기반 검색 기능 구현



기능: 컵, 그랑프리 검색 기능 구현



아이디어 : 그려본 화면(24.04.01)



아이디어 : Database 화면을 구상(24.06.06), 그동안의 옥냥이 경주 기록(흔적)을 확인할 수 있는 데이터베이스
아이디어 : 텍스트와 숫자가 잔뜩 있으면 보기 힘드니, 우측에 3개의 중요한 그래프를 띄울 예정
아이디어 : (위에서부터) N판 합계 R등 성공/실패 그래프, 토토 결과 정배/역배 그래프, 최근 5판 게임 등수 그래프



링크 :
검색 : 토토사이트 bettingtrackerdashboard
아이디이 : Tracker 화면 참고(24.06.06), 개인이 어떻게 투자했는지에 대한 결과 tracking 탭(추가할지는 미지수)

0. 개발 우선 순위
- 프로토타입 GUI 구상
&nbsp&nbsp└ 사용 툴 : Adobe Illutrator CS6 64bit (mock-up 방식으로 진행)
&nbsp&nbsp└ 상단 카테고리 구분하기: 예측(불안전한 놀이터) / DB(일대기?) (옥냥이식으로 직관적인 이름 짓기)
- AI 모델링
&nbsp&nbsp└ prefix rank, odds 데이터 등이 있는 버전과 없는 버전 구분하기 (data leakage 고려)
&nbsp&nbsp└ 분류, 회귀 모델 구분하기
- exe 파일 제작
&nbsp&nbsp└ OOP와 design pattern 준수
&nbsp&nbsp└ 맵 및 데이터 검색 기능 구현 (trie 자료 구조)
&nbsp&nbsp└ 등수나 맵을 입력하는 방식이 아니라 선택하는 방식 (check button)
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- 옥냥이 마리오카트 방송 데이터 실시간 DB 추가 (장기 목표, 서두르지 말 것)
&nbsp&nbsp└ 방송 데이터를 엑셀이나 csv로 만들기
&nbsp&nbsp└ 만든 데이터를 자동으로 모델에 학습시켜서 업데이트하기 (RPA)
&nbsp&nbsp└ 깃허브 코드 수정, 모델 학습, exe 업데이트까지 한 번에 자동화 (최종 유지 관리 목표)