안녕하세요 로파고입니다.


3단계 모델 학습이 일정수준 이상 진행되어서 3단계 모델을 추가했습니다.

마찬가지로 약 5000만번정도 시뮬레이션을 거친 모델입니다만, 
시간관계상 아직 성능이 완전히 수렴하기 전에 업데이트한 모델이어서 완벽하지는 않습니다.



항상 드리는 말씀이지만, 후반으로 갈수록 정확도가 떨어지나, 사람이 직접 계산하기 쉬워지니 반드시 직접 확인하시고 사용해주세요.

**우선 1~3단계 모델 재학습을 진행해서 성능 향상을 진행할 예정입니다. 
4~7단계의 경우 수요 및 난이도의 이유로 업데이트에 시간이 걸릴 예정이니 참고 부탁드립니다.


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FAQ

원래 모델 성능이나 모델 추천 선택지에 관해서는 답변드리지 않고 있었습니다만, 초월의 경우 특히나 쪽지 등으로 질문이 많이 들어와서 대표적인 질문 몇 가지만 추려서 답변드리려 합니다.

Q1. 왜 ~~ 선택을 모델이 하나요? (예: 확정 3성인데 엉뚱한거를 고른다, 내가 볼 땐 구려보이는걸 고른다 등등)
A. 저도 모릅니다.
엘파고도 그렇고 초파고도 그렇고 시뮬레이션 기반의 모델입니다. 즉, 실제로 여러가지 방법으로 엘릭서/초월을 많이 (엘릭서는 약 400억번, 초월은 약 5000만번) 돌려보고, 가장 확률이 좋게 나왔던 선택지를 추천하는 방식입니다.

반대의 경우가 돌파고입니다. 어빌리티 스톤의 경우 각 목표별로 모든 경우의 수가 약 170만가지밖에 되지 않기 때문에 직접 모든 경우의 수를 계산하기가 쉽습니다. 따라서 돌파고에서 출력하는 확률값은 수학적으로 정확한 확률값이며, 그 어떤 경우에도 (스마게에서 확률조작을 하지 않는 이상) 수학적으로 절대 돌파고보다 더 높은 확률로 세공할 수 없습니다.

반면 엘파고/초파고의 경우, 경험적으로 얻은 수치이기 때문에 한계가 있습니다. 특히 후반부에 갈 수록, 워낙 다양한 종류의 엘릭서/초월 타일 상태가 나타날 수 있기 때문에 엘파고/초파고가 학습 도중 겪어보지 못한 경우에서 성능이 급하락 할 수 있고, 많은 경우가 이런 경우에 해당합니다.

수없이 말씀드리지만, 그런 경우를 발견하시면 놀라거나 의심하지 마시고, 당연히 발생할 수 있는 일이니 본인 계산대로 선택하시면 됩니다.

여러분들에겐 소중한 6천골짜리 특별한 기회지만 초파고에겐 5000만번의 경험 중 한번일 뿐입니다. 그 한 번을 제대로 하는 것보다 나머지 5000만번의 경험에서 최적의 선택을 하는 것에 더 집중할 수 밖에 없습니다.

Q2. 믿고 ~번 깎아봤는데 안돼요. (예: 4번 깎았는데 넷 다 실패했어요 (달성확률 10%))
A. 원래 확률이라는게 그렇습니다.
어빌 75% 4연속 실패하거나 장기백 4연속 찍으면 스마게 확률을 의심하시면서 왜 이럴 때는 ~파고 시리즈를 의심하시는지 안타깝긴 합니다만...

확률이 99.999%라도 내가 실패하면 나한텐 0%인게 확률입니다.
뭔가 복잡한 퍼즐처럼 보이지만 결국 내용물은 화려하게 꾸민 빠칭코입니다. 
(빠칭코도 택틱이 있고 기술이 있습니다)
물론 위에서 말씀드렸다시피 완벽한 모델도 아니고, 잘못된 선택을 추천할 때도 분명 있습니다.
본인의 판단 하에 사용해주세요.
제 계산기는 그 어떤 경우에도 여러분들의 선택에 직/간접적인 영향을 끼치지 않습니다.

Q3. (1의 연장) ~~ 이런 오류는 학습 더 시키면 더 개선되겠죠? ~~ 이런 선택도 나중에 추가해서 학습해주세요.
A. 크게 기대 안 하시는게 좋습니다.
가장 큰 이유는 현실적으로 시간과 돈 문제입니다.
1~3단계 성능 개선을 위해 학습을 다시 진행중이긴 합니다만, 일정 수준 이상 올라왔다고 판단 될 때까지만 진행할 예정입니다.
지금 성능도 3090에서 각 경우별로 14시간씩 학습시킨 결과입니다. 여기서 14시간을 더 해도 최대 3~5%p 성능상승밖에 기대할 수 없습니다. 이 성능 상승은 위에서 말씀드린 '특수 케이스'들이 하나씩 최적화되면서 얻는 성능입니다. 
이런 특수 케이스들은 여러분들이 충분히 직접 계산할 수 있는 수준인 경우가 대다수입니다.
따라서 일정 수준 성능이 확보됐다고 판단되면, 4~7단계 모델 개발을 우선할 예정입니다.


Q4. 광고 넣어서 ~~ 하는건 어떤가요? (예: gpu 클라우드 서버, 서버 증설 등등)
A. 광고비 따위로는 택도 없습니다.
이런저런 부대 비용 다 합치면 클라우드로 3090급 GPU 하나를 한시간 쓰는 데 대략 1만원 ~ 1.5만원정도 생각하시면 됩니다.
단순 환산시 모델 하나 학습하는데 14시간이면 14~20만원이 깨집니다. 5부위 7단계를 전부 다 학습시키면 수백이 들겠죠? 그나마도 AI때문에 수요가 넘쳐서 구할 수나 있으면 다행이구요.
제 개인 서버라서 전기세만 내면 되니까 비는 시간에 학습 돌리는거지, 절대 돈 내면서 학습시킬 수 있는 물건이 아닙니다.
쓰는 사람도 얼마 없는 웹사이트에 돈 쓰는건 수지타산이 맞지 않습니다.
마음은 감사합니다만, 현재 여러가지 이유로 광고도 후원도 일절 받고 있지 않습니다.

**추가
Q5. 작동이 안돼요. 멈춰버려요.
A. 컴퓨터/모바일 성능 문제일 가능성이 높습니다
딥러닝 모델을 웹 브라우저에서 돌리는 방식이기 때문에 성능도 성능이지만, 구형 브라우저나 구형 모바일의 경우 
지원 자체를 안 할 가능성도 있습니다.
현재 수동 방식은 임시일 뿐이고, 조만간 이미지 인식 기반으로 변경할 예정이라 PC에서 사용을 전제로 개발된 웹페이지라서 모바일 등에서는 제약이 있을 수 있습니다.
제 아이폰 XS + 구글 크롬에서 작동하는 것은 확인했습니다만, 다른 환경까지는 제가 확인해드리기 어렵습니다.
단, 성능과는 별개로 최초 '계산하기' 클릭시, 딥러닝 모델을 다운로드 받아야해서 약간의 딜레이가 있을 수 있습니다. (경우에 따라 3~5초)

감사합니다.