Aviator AI Predictor: व शेषताएं

होमपेज छह व शेषताएं सचब करता है। हर एक सटक है, लेक न सच ाप करण के ल ए जगह नह छोड़ता। यह प ेक व शेषता को व ार से कवर करता है: तकनक व वरण का वाव में ा अ थ है और यह वहार में कैसा द खता है。

बड़ा डेटा इं ा र

प वानमान मॉडल को सैकड़ों हजारों वाव क Aviator राउंड परणामों पर श त क या गया है। यह कोई कान क संा नह है। स म हर राउंड को ोसेस करने के साथ डेटासेट बढ़ता है, और मॉडल न यम त प से परे संच त इत हास पर पनः श त होता है।

डेटा वॉम कोई सतह गण नह है। छोटे डेटासेट पर श त मॉडल अपने श ण डेटा पर तो अा काम करता है लेक न नए राउंड पर खराब सामाकरण करता है। बड़ा डेटा मतलब यह है क मॉडल ने परे मायर व तरण में प या व व धता देख है और वाव में कछ सखा है। आपको डेटासेट बंध त नह करना है। आप बस इससे लाभ उठाते हैं।

रयल-टाइम टैकग

हर प ण Aviator राउंड अगला श होने से पहले स म में वेश करता है। परणाम एक सापन पास से गजरता है, डेटासेट में जोड़ा जाता है, और एक प वानमान अपडेट को टगर करता है। च चाल त है और ब ना देर के चलता है।

जब आप ऐप खोलते हैं तो जो प वानमान द खता है वह कल बने कैश से नह खचा गया। यह सबसे हाल या राउंड के बाद अपडेट आ था। अगर हाल ह में परणामों का व तरण बदल रहा है, तो स म ने उसे पहले ह द ज कर ल या है। एक ैत क डेटासेट इसे चक जाता।

मशन लन ग इंजन

स म के कें में मॉडल एक बाइनर ास फायर है। यह हाथ से ल ख गई शत वाल न यम- आधारत णाल नह है। न यम-आधारत णाल डेटा ा द खाता है इससे तं प से हर राउंड पर एक ह त क लाग करत है। ास फायर डेटा से त क सखता है, और यह त क डेटा बदलने के साथ बदलता है।

यह इसल ए मायने रखता है ोंक Aviator का मायर व तरण र रहने क गारंट नह है। एक न त एोरदम समय के साथ पराना हो जाता है। नए डेटा पर श त मॉडल अनक ल त होता है। आज जो प वानमान म लता है वह द शाता है क डेटा अभ ा कह रहा है, न क ऐप पहल बार बनते समय बनाई गई धारणाएं।

बाइनर आउटपट

मॉडल त राउंड एक आउटपट देता है: 1.20x से नचे या 1.20x से ऊपर। आंतरक प से यह दोनों वग के ल ए संभावना अनमान उ करता है। बाइनर आउटपट वह है जो आप उन अनमानों पर ेशो लाग होने के बाद देखते हैं।

कई डेटा टल आपको एक संभावना ोर देते हैं और आपसे तय करने क उद करते हैं क इससे ा करें। "नचे" के प में 0.61 कॉ डेंस ोर संद भ, ऐत हास क बेसलाइन और वेरएंस के आधार पर अलग-अलग मतलब रख सकता है। यह स म वह कदम छोड़ देता है। आउटपट एक द शा है। यह संभावना लेता है और इसे सधे उपयोग करने यो चज में बदलता है, ब ना क स सां कय पभम के।

चाल त मॉडल अपडेट

दो अपडेट च अलग-अलग शेल पर चलते हैं। हर राउंड के बाद नया परणाम डेटासेट में वेश करता है और प वानमान पन गणना होता है। एक लंबे च पर परा मॉडल परे डेटासेट पर पनः श त होता है। पनः श ण एक साधारण डेटासेट अपडेट से अध क कटेशनल प से गहन है, इसल ए यह अलग से चलता है।

आपको अपडेट इंॉल नह करने, कछ रेश नह करने, या व शन नंबर चेक नह करने क जरत है। आज ज स मॉडल से आप इंटरै करते हैं उसने तन महने पहले वाले से ादा डेटा देखा है। डेटा में बदलाव मॉडल में त ब ब त होते हैं। सधार पभम में होते हैं। आपक तरफ से एकमा बदलने वाल चज प वानमान खद है।

सरल इंटरफेस

ऐप उपयोगक ता को एक जानकार दान करता है: व तमान प वानमान। डेटा पाइपलाइन, मॉडल श ण या और अपडेट च सभ बैकएंड पर चलते हैं। इस जट लता में से कछ भ इंटरफेस में नह आता।

सरल इंटरफेस एक जानबझकर चनाव है, कोई समा नह। ल प वानमान को उस के ल ए सलभ बनाना है ज सने कभ मशन लन ग के बारे में नह सोचा। आप ऐप खोलते हैं, एक प वानमान देखते हैं, इसका उपयोग करते हैं या नह करते। अगर आप समझना चाहते हैं क इसे क सने उ क या, तो इस जैसे प उसके ल ए हैं। अगर आपको स फ परणाम चाह ए, तो परणाम वह है जो आपको म लता है।

जो होमपेज ने कवर नह क या

सटकता टैकग

स म अपन खद क प वानमान द शन टैक करता है। हर राउंड के बाद अनमान त व ग क तलना वाव क परणाम से क जात है। वह रकॉ ड जमा होता है। सटकता हाल या राउंड क एक रोल ग व डो में सह प वानमानों के त शत के प में रपो ट क जात है, न क आजवन आंकड़े के प में।

रोल ग और संचय के बच अंतर मायने रखता है। संचय टैकग एक ऐसे मॉडल को छपा सकत है जो ऐत हास क प से अा द शन करता था लेक न तब से ड हो गया है। दो साल पहले 62% सटक और आज 51% सटक मॉडल अभ भ संचय में उच त लगेगा। रोल ग व डो द खात है क अभ वाव में ा हो रहा है।

मोबाइल संगतता

ऐप क स के ल ए भ अलग व शन के ब ना मोबाइल और डेटॉप दोनों पर चलता है। इंटरफेस न साइज के अनसार अनक ल त होता है। प वानमान इंजन स वर-साइड चलता है, इसल ए ड वाइस खद इस बात पर कोई भाव नह डालता क ा गणना होत है या क तन ज।

अपडेट ेंस का वहार में ा मतलब है

अगर आप क स सेशन के दौरान ऐप तन बार चेक करते हैं, तो आप तन अलग प वानमान देख सकते हैं। यह अपे त वहार है, कोई बग नह। हर नया राउंड नया डेटा लाता है, और प वानमान इंजन तदनसार अपडेट होता है।

प वानमान एक ैपशॉट है। यह बताता है क उस बद तक के सभ डेटा के आधार पर मॉडल अभ ा अनमान लगाता है। अगला राउंड एक और डेटा पॉइंट जोड़ता है और अनमान बदलता है। हाल का व तरण ज तना अ र होगा, वह बदलाव उतना ह ान देने यो होगा।

यह टल दसरों से कैसे तलना करता है

खद को Aviator ेड र कहने वाले अध कांश ऐ के पछे कोई वाव क मॉडल नह है। उनका आउटपट एक या क संा जनरेटर से आता है ज से प वानमान के प में त क या जाता है। एक बार जब आप समझ लेते हैं क आप ा देख रहे हैं, तो अंतर हो जाता है।

या क आउटपट अध क डेटा के साथ बेहतर नह हो सकता ोंक उसके पास कोई डेटा नह है। यह अपडेट नह हो सकता ोंक अपडेट करने के ल ए कछ नह है। यह दावा करने के बावजद क उसने क तने राउंड व ेषण क ए, यह संयोग र पर द शन करता है। Aviator AI Predictor का आउटपट वाव क राउंड डेटा पर श त मॉडल से आता है। या तो यह प या नमने में संयोग से बेहतर द शन करता है, या नह करता। एक या क संा जनरेटर यह दावा ब ल नह कर सकता।