phase 1

docs/model-architecture.md

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+# DNN 기반 채보 상수 예측 모델 설계 (docs/model-architecture.md)
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+### 개요
+단순 가중치 합산(Weighted Sum) 방식의 한계를 극복하고, 복잡한 비선형 난이도 지표들을 학습하여 실제 상수와 유사한 예측값을 생성하는 심층 신경망(DNN)을 구축합니다.
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+### 아키텍처
+1. **입력 계층 (Input)**: 5가지 정량화된 Factor (Physical, Stamina, Technical, Accuracy, Reading).
+2. **은닉 계층 (Hidden Layers)**:
+   - Layer 1: 16 units, ReLU activation.
+   - Layer 2: 8 units, ReLU activation.
+3. **출력 계층 (Output)**: 1 unit, Linear activation (상수값 예측).
+4. **학습 전략**: `measure.csv`의 실제 상수를 정답 데이터로 사용. MSE Loss 및 Adam 옵티마이저 활용.