अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

नहीं। 100% सटीकता का दावा करने वाला कोई भी ऐप सच नहीं बोल रहा। Aviator गेम Provably Fair सिस्टम पर चलता है जहां प्रत्येक राउंड क्रिप्टोग्राफिक रूप से और स्वतंत्र रूप से निर्धारित होता है। कोई भी बाहरी उपकरण किसी भी राउंड के परिणाम की गारंटी नहीं दे सकता।

Aviator AI Predictor एक प्रायिकतावादी प्रणाली है। यह पर्याप्त नमूने पर यादृच्छिक चयन से बेहतर पूर्वानुमान लगाने का लक्ष्य रखती है। यह एक विशिष्ट, मापने योग्य दावा है। यह एकमात्र प्रकार का दावा भी है जो इस तरह की प्रणाली के बारे में ईमानदारी से किया जा सकता है।

इसका मतलब है कि मॉडल एक निश्चित उत्तर के बजाय संभावना अनुमान उत्पन्न करता है। जब पूर्वानुमान कहता है कि राउंड 1.20x से नीचे बंद होगा, तो मॉडल कह रहा है कि उस परिणाम की संभावना इतनी अधिक है कि यह पूर्वानुमान बनता है। इसका मतलब परिणाम की गारंटी नहीं है।

पर्याप्त बड़े नमूने पर, मॉडल यादृच्छिक संयोग से अधिक बार सही होने का लक्ष्य रखता है। किसी भी दिए गए राउंड में यह हासिल होता है या नहीं, यह पहले से अज्ञात है। यह अनिश्चितता प्रायिकतावादी प्रणाली का दोष नहीं, बल्कि उसकी परिभाषा है。

किसी विशिष्ट मल्टीप्लायर मान का पूर्वानुमान लगाने के लिए मॉडल को एक रेखा के किस तरफ परिणाम है यह जानने के बजाय एक सटीक संख्या के बारे में सही होना होगा। यह काफी अधिक कठिन समस्या होती जिसकी विश्वसनीयता बहुत कम होती。

1.20x एक सांख्यिकीय रूप से सार्थक थ्रेशोल्ड भी है। Aviator के मल्टीप्लायर वितरण के इस बिंदु पर, डेटासेट में दोनों परिणामों के पर्याप्त उदाहरण हैं और मॉडल दोनों तरफ से सीख सकता है। बहुत कम थ्रेशोल्ड एक तरफ अपर्याप्त डेटा छोड़ता है; बहुत अधिक थ्रेशोल्ड दुर्लभ घटना की समस्या को बदतर बनाता है。

प्रत्येक राउंड के बाद अनुमानित वर्ग की तुलना वास्तविक परिणाम से की जाती है। सही या गलत। यह रिकॉर्ड जमा होता है। सटीकता हालिया राउंड की रोलिंग विंडो में सही पूर्वानुमानों के प्रतिशत के रूप में गणना की जाती है।

रोलिंग विंडो का उपयोग संचयी आजीवन आंकड़े के बजाय किया जाता है क्योंकि मॉडल का वर्तमान प्रदर्शन ऐतिहासिक औसत से अधिक महत्वपूर्ण है। रोलिंग विंडो माप उस ड्रिफ्ट को पकड़ता है जिसे संचयी ट्रैकिंग छिपा देती।

राउंड परिणाम Aviator के सार्वजनिक रूप से उपलब्ध आउटपुट से एकत्र किए जाते हैं। प्रत्येक डेटा बिंदु एक पूर्ण राउंड का मल्टीप्लायर मान और टाइमस्टैम्प है। संग्रह प्रक्रिया केवल आउटपुट पढ़ती है। यह गेम के बैकएंड, RNG या किसी भी आंतरिक सिस्टम के साथ इंटरैक्ट नहीं करती।

सैकड़ों हजारों वास्तविक Aviator राउंड परिणामों पर। यह वॉल्यूम आवश्यक है। Aviator के मल्टीप्लायर वितरण की एक लंबी पूंछ है: बहुत अधिक मल्टीप्लायर दुर्लभ हैं और हजारों उदाहरणों के जमा होने के बाद ही सांख्यिकीय भार प्राप्त करते हैं। छोटे नमूने पर प्रशिक्षित मॉडल ऐसे डेटासेट से सीख रहा होता जो पूरे वितरण को पर्याप्त रूप से नहीं दर्शाता।

दो अपडेट चक्र अलग-अलग शेड्यूल पर चलते हैं। प्रत्येक राउंड के बाद नया परिणाम डेटासेट में प्रवेश करता है और पूर्वानुमान इंजन पुनः गणना करता है। यह अगले राउंड शुरू होने से पहले होता है।

पूर्ण मॉडल पुनः प्रशिक्षण, जहां मॉडल पूरे संचित डेटासेट से फिर से सीखता है, एक लंबे निर्धारित चक्र पर होता है। पुनः प्रशिक्षण डेटासेट अपडेट से अधिक कंप्यूटेशनल संसाधन लेता है, इसलिए दोनों प्रक्रियाएं अलग की गई हैं। दोनों मैनुअल हस्तक्षेप के बिना स्वचालित रूप से चलती हैं।

मॉडल नए डेटा के जमा होने के साथ इसे पकड़ लेता है। एक बार प्रशिक्षित और कभी अपडेट न होने वाला स्थैतिक मॉडल अंततः अप्रचलित हो जाता अगर अंतर्निहित वितरण बदल जाता। Aviator AI Predictor नियमित रूप से पूरे डेटासेट पर पुनः प्रशिक्षण करता है, जिसका मतलब है कि डेटा में बदलाव समय के साथ मॉडल के व्यवहार में प्रतिबिंबित होते हैं।

यह अपेक्षित व्यवहार है, कोई बग नहीं। हर नया राउंड एक डेटा पॉइंट जोड़ता है और पूर्वानुमान इंजन तदनुसार अपडेट होता है। पूर्वानुमान इस बात का स्नैपशॉट है कि मॉडल अभी क्या अनुमान लगाता है। किसी सत्र के दौरान अलग-अलग बिंदुओं पर ऐप की जांच करने से अलग-अलग पूर्वानुमान दिख सकते हैं क्योंकि अंतर्निहित डेटा बदल गया है।

हां। पंजीकरण के लिए एक वैध ईमेल पता आवश्यक है। पंजीकरण के दौरान भुगतान जानकारी, फोन नंबर या अन्य व्यक्तिगत डेटा एकत्र नहीं किया जाता।

हां। ऐप किसी के लिए भी अलग संस्करण के बिना डेस्कटॉप और मोबाइल दोनों प्लेटफॉर्म के साथ संगत है। इंटरफेस स्क्रीन साइज के अनुसार अनुकूलित होता है। पूर्वानुमान इंजन सर्वर-साइड चलता है, इसलिए डिवाइस प्रदर्शन का आउटपुट या उसकी गति पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता।

हां। पूर्वानुमान इंजन सर्वर-साइड चलता है और परिणाम देने के लिए सक्रिय कनेक्शन की आवश्यकता होती है। ऐप ऑफलाइन काम नहीं करता।

कुछ खास नहीं। पूर्वानुमान एक प्रायिकतावादी प्रणाली से एक डेटा पॉइंट है। यह व्यक्तिगत राउंड पर गलत होगा। मॉडल का मूल्य, अगर कोई है, एकल पूर्वानुमान से नहीं बल्कि बड़े नमूने पर प्रदर्शन से आता है। किसी पूर्वानुमान से असहमत होना और उसके विपरीत कार्य करना पूरी तरह उपयोगकर्ता का निर्णय है।

नहीं। Spribe ने Aviator गेम विकसित किया। Aviator AI Predictor का Spribe से कोई संबंध नहीं है। कोई लाइसेंसिंग समझौता, व्यावसायिक संबंध या डेटा-साझाकरण व्यवस्था नहीं है। उपकरण सार्वजनिक रूप से उपलब्ध राउंड आउटपुट को स्वतंत्र रूप से संसाधित करता है।

नहीं। ऐप सार्वजनिक रूप से उपलब्ध राउंड आउटपुट पढ़ता है। यह गेम के बैकएंड के साथ इंटरैक्ट नहीं करता, किसी भी गेम पैरामीटर को संशोधित नहीं करता और किसी भी तरह से किसी भी राउंड के परिणाम को प्रभावित नहीं करता। प्रत्येक राउंड का परिणाम निर्धारित करने वाला Provably Fair सिस्टम इस उपकरण से पूरी तरह स्वतंत्र रूप से काम करता है।

Aviator AI Predictor एक सांख्यिकीय विश्लेषण उपकरण है जो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा को संसाधित करता है। यह किसी भी गेम तंत्र में हस्तक्षेप नहीं करता। ऐसे उपकरण का उपयोग कानूनी है या नहीं यह उपयोगकर्ता के देश या क्षेत्र के कानूनों पर निर्भर करता है। उपयोगकर्ता सेवा तक पहुंचने से पहले स्थानीय कानून का अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदार हैं।

खुद को प्रेडिक्टर टूल कहने वाले अधिकांश ऐप्स यादृच्छिक संख्या जनरेटर से आउटपुट लेते हैं। इंटरफेस एक प्रेडिक्शन टूल जैसा दिखता है; आउटपुट यादृच्छिक है। यादृच्छिक आउटपुट डेटा के साथ बेहतर नहीं हो सकता क्योंकि उसके पास कोई डेटा नहीं है। यह अपडेट नहीं हो सकता क्योंकि अपडेट करने के लिए कुछ नहीं है।

Aviator AI Predictor प्रशिक्षित वर्गीकरण मॉडल के माध्यम से वास्तविक राउंड डेटा संसाधित करता है। यह एक मापने योग्य अंतर है। या तो मॉडल पर्याप्त नमूने पर संयोग से बेहतर प्रदर्शन करता है, या नहीं करता। यादृच्छिक संख्या जनरेटर यह दावा बिल्कुल नहीं कर सकता।

क्योंकि Provably Fair RNG सिस्टम में 90% सटीकता प्राप्त करना संभव नहीं है। ऐसा दावा करने वाला कोई भी ऐप या तो वास्तविक पूर्वानुमान सटीकता के अलावा कुछ और माप रहा है, या आंकड़ा गढ़ रहा है, या संख्या के अर्थ को गलत तरीके से प्रस्तुत कर रहा है।

Aviator AI Predictor वास्तविक परिणामों के विरुद्ध वास्तविक प्रदर्शन को ट्रैक करता है। ऐसा आंकड़ा प्रकाशित करना जिसे स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं किया जा सकता, सिस्टम का ईमानदार प्रतिनिधित्व नहीं होता।

मॉडल ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित है और मल्टीप्लायर अनुक्रमों में पैटर्न खोजता है। Provably Fair सिस्टम में सार्थक पैटर्न मौजूद हैं या नहीं, यह एक खुला प्रश्न है, और ईमानदार जवाब यह है कि कोई निश्चित रूप से नहीं जानता। जो कहा जा सकता है वह यह है कि मॉडल का आउटपुट यादृच्छिक उत्पादन के बजाय डेटा विश्लेषण पर आधारित है, और इसका प्रदर्शन समय के साथ वास्तविक परिणामों के विरुद्ध मापा जा सकता है। यह मापने योग्यता मूल अंतर है।