Aviator AI Predictor के बारे में

Aviator AI Predictor एक स्वतंत्र विकास टीम द्वारा बनाया गया सांख्यिकीय पूर्वानुमान उपकरण है। जिस सवाल से यह प्रोजेक्ट शुरू हुआ वह सरल था: Aviator के लिए एक पूर्वानुमान प्रणाली कैसी दिखेगी जो दिखावे के बजाय वास्तविक डेटा पर बनी हो? जवाब में कुछ समझौते शामिल थे, जिनमें ऐसे सटीकता के आंकड़े प्रकाशित न करने का निर्णय भी था जो सुनने में अच्छे लगते हैं लेकिन सत्यापित नहीं किए जा सकते।

प्रोजेक्ट कैसे वित्त पोषित है

Aviator AI Predictor उपयोग करने के लिए निःशुल्क है। विकास टीम उन प्लेटफॉर्म के साथ affiliate साझेदारी के माध्यम से कमाई करती है जहां Aviator गेम उपलब्ध है। जब कोई उपयोगकर्ता ऐप द्वारा प्रदान किए गए लिंक के माध्यम से उन प्लेटफॉर्म में से किसी एक पर पंजीकरण करता है, तो डेवलपर्स को कमीशन मिलता है।

पूर्वानुमान नहीं बेचे जाते। डेटा नहीं बेचा जाता। राजस्व affiliate रेफरल से आता है, न कि पूर्वानुमान उपकरण के उपयोगकर्ताओं से।

डिज़ाइन निर्णय

बाइनरी आउटपुट और न्यूनतम इंटरफेस, दोनों जानबूझकर लिए गए निर्णय थे, डिफ़ॉल्ट विकल्प नहीं।

एक संभावना स्कोर सैद्धांतिक रूप से अधिक जानकारी देता है। व्यवहार में यह व्याख्या की समस्या पैदा करता है। 0.63 कॉन्फिडेंस स्कोर का क्या मतलब है? इससे क्या करें? उसे एक दिशा में, नीचे या ऊपर, बदलना उपयोगिता के लिए बारीकियों का त्याग करता है। संभावना अनुमान अभी भी मॉडल के अंदर मौजूद है। बाइनरी आउटपुट इसे सामने लाने का अधिक उपयोगी तरीका है।

इंटरफेस एक चीज दिखाता है: वर्तमान पूर्वानुमान। हर अतिरिक्त तत्व एक निर्णय होता जो उपयोगकर्ता को वांछित परिणाम तक पहुंचने से पहले लेना पड़ता। इस बाधा को दूर करना शुरू से ही प्राथमिकता थी।

एक दीर्घकालिक प्रणाली

मॉडल स्थिर नहीं रहता। हर नया राउंड डेटा जोड़ता है, और मॉडल नियमित रूप से पूरे संचित डेटासेट पर पुनः प्रशिक्षित होता है। 600,000 राउंड पर पुनः प्रशिक्षित मॉडल 100,000 पर प्रशिक्षित मॉडल से अलग व्यवहार करेगा। सिस्टम को एक बार तैनात करके छोड़ने के बजाय चलते-चलते बेहतर होने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Aviator का मल्टीप्लायर वितरण समय के साथ स्थिर रहने की गारंटी नहीं है। एक स्थैतिक मॉडल अंततः उस डेटा से कदम मिलाना बंद कर देता जिसका विश्लेषण करने के लिए वह बनाया गया था। निरंतर पुनः प्रशिक्षण मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना मॉडल को अद्यतन रखता है।

सटीकता प्रतिशत क्यों प्रकाशित नहीं किया जाता

सटीकता तब बदलती है जब मॉडल नए डेटा पर पुनः प्रशिक्षित होता है और वितरण बदलता है। आज प्रकाशित एक निश्चित आंकड़े को या तो निरंतर संशोधन की आवश्यकता होती या यह चुपचाप भ्रामक हो जाता। प्रदर्शन को रोलिंग आधार पर वास्तविक परिणामों के विरुद्ध आंतरिक रूप से ट्रैक किया जाता है। यह एक हेडलाइन नंबर की तुलना में अधिक ईमानदार माप है, भले ही यह कम विपणन योग्य हो।