머신러닝 기반 로또 추천 API와 몬테카를로 시뮬레이션 방식이 드디어 서비스에 반영되었습니다. 또한 로딩 시 깔끔한 스켈레톤 UI를 적용하고, 내부 코드 구조를 개선하여 성능과 유지보수성을 강화했습니다.
데이터 분석과 모델링을 거쳐 완성한 머신러닝 기반 로또 추천 API를 실제 서비스에 적용했습니다. 최신 데이터셋을 활용해 규칙 기반과 확률 기반 예측을 결합하여 보다 정교한 추천을 제공합니다.
수천~수만 번의 가상 추첨을 통해 패턴을 분석하는 몬테카를로 방식을 서비스에 도입했습니다. 다양한 조합 시뮬레이션 결과를 기반으로 새로운 번호 추천을 제공합니다.
로딩 상태에서 깔끔하고 직관적인 스켈레톤 UI를 적용해 사용자 경험을 개선했습니다. 또한 내부 코드를 리팩토링하여 성능 최적화와 유지보수 효율을 높였습니다.