Intelligenza artificiale e lotto 🤖🎱📈📉🎯

[lotto_tom75]

In questo thread mi piacerebbe cercare di riunire tutte le domande o per meglio dire "prompt" teoricamente piu' performanti per quanto riguarda la comunicazione con cgpt o altre IA capaci di affrontare in un modo o nell'altro l'argomento del titolo in oggetto... Partecipate numerosi così le IA si potranno istruire al riguardo molto più velocemente! 👋🤖🤡👨‍🍳😎

Intanto metto alcuni link del forum con argomento similare...

rete neurale

software r e rstudio chi li conosce?

sto provando ad istruire cgpt a spazioscript

 

[lotto_tom75]

Un prompt "fondamentale" che ancora non mi è riuscito passare con successo all'IA... è semplicemente... farle capire come ricavare il valore di ritardo , ritardo massimo , ritardo storico , incremento massimo di ritardo e frequenza per le varie sorti di ricerca (estratto,ambo,terno,quaterna e cinquina) relativamente ad un file txt di estrazioni passatole di qualsiasi ampiezza... Per adesso con l'IA io riesco a fare solo analisi semplici di tipo neurale. Ben vengano suggerimenti con esempi "pratici" per svolgere con l'IA qualsiasi altro tipo di analisi lotto ludica. 🫠

 

[LuigiB]

tu vuoi insegnare a programmare ad un esperto bibliotecario artificiale .. quello ci capisce meno di te.

 

[claudio8]

tu vuoi insegnare a programmare ad un esperto bibliotecario artificiale .. quello ci capisce meno di te.

Luigi sei tremendo

 

[lotto_tom75]

By script R realizzato da cgpt che ha analizzato gli ultimi 90 sfaldamenti della relativa cf78 sdr 1 sdv1 su BA


Soluzione teoricamente ottimale:
50 29
TotalError: 54.82661
AverageError: 54.82661


La cosa particolarmente interessante questa volta sono l'ra e la fq similari ma non uguali che hanno i due elementi dal 1871


29;BA;Estratto;ra24;rs146;32;531;fq531;1,2632;3;15;17;1-2-3-4-5;1;10275;
50;BA;Estratto;ra25;rs120;41;535;fq535;1,3158;52;114;5;1-2-3-4-5;1;10275;




Nessuna Certezza Solo Poca Probabilità

 

[herat]

By script R realizzato da cgpt che ha analizzato gli ultimi 90 sfaldamenti della relativa cf78 sdr 1 sdv1 su BA


Soluzione teoricamente ottimale:
50 29
TotalError: 54.82661
AverageError: 54.82661


La cosa particolarmente interessante questa volta sono l'ra e la fq similari ma non uguali che hanno i due elementi dal 1871


29;BA;Estratto;ra24;rs146;32;531;fq531;1,2632;3;15;17;1-2-3-4-5;1;10275;
50;BA;Estratto;ra25;rs120;41;535;fq535;1,3158;52;114;5;1-2-3-4-5;1;10275;

Nessuna Certezza Solo Poca Probabilità

Ciao Tom.
Attenzione al 50 di BA , numero fortemente scompensato nelle ultime 180 estrazioni

 

[lotto_tom75]

Ciao Tom.
Attenzione al 50 di BA , numero fortemente scompensato nelle ultime 180 estrazioni

Grazie mille per la tua convergenza herat! 👋🙂

 

[Halmun]

By script R realizzato da cgpt che ha analizzato gli ultimi 90 sfaldamenti della relativa cf78 sdr 1 sdv1 su BA


Soluzione teoricamente ottimale:
50 29
TotalError: 54.82661
AverageError: 54.82661


La cosa particolarmente interessante questa volta sono l'ra e la fq similari ma non uguali che hanno i due elementi dal 1871


29;BA;Estratto;ra24;rs146;32;531;fq531;1,2632;3;15;17;1-2-3-4-5;1;10275;
50;BA;Estratto;ra25;rs120;41;535;fq535;1,3158;52;114;5;1-2-3-4-5;1;10275;

Nessuna Certezza Solo Poca Probabilità

si, è una coppia che è apparsa spesso negli ultimi Scan con NNPred a diverse architetture, ma mai in 1°a posizione x regressione.
cmq. sono apparsi fra le prime 5 pos.

 

[lotto_tom75]

si, è una coppia che è apparsa spesso negli ultimi Scan con NNPred a diverse architetture, ma mai in 1°a posizione x regressione.
cmq. sono apparsi fra le prime 5 pos.

Grazie mille anche per la tua ottima convergenza dello stesso tipo neurale halmun! 👍👋🙂

 

[Halmun]

Grazie mille anche per la tua ottima convergenza dello stesso tipo neurale halmun! 👍👋🙂

nella foto possiamo osservare l'andamento x Regressione della Proccess-Data di NNPRED confrontata x convergenza con i valori delle 4 Profile. in questo caso i valori MAX ( colore Verde ) segnalano un'ampiezza circoscritta alla coppia 50-51
Media = 50,985 ( centroide )

un saluto

 

[herat]

Il 50 di Bari se esce potrebbe portarsi appresso il 63 ...uno degli ambi del famoso trio di ambi in ritardo col 63 su Tutte

 

[lotto_tom75]

Il 50 di Bari se esce potrebbe portarsi appresso il 63 ...uno degli ambi del famoso trio di ambi in ritardo col 63 su Tutte

purtroppo ho già giocato ma quello che hai appena aggiunto è interessante anche per un altro punto di vista diciamo molto particolare e non statistico ma di struttura tipologica per così dire... ovvero con il 29 il 63 formerebbe un ambo vertibile laterale rovesciato per uno dei due elementi di uno dei due componenti dell'ambo stesso... 🙃

Con l'occasione solo x studio... posto anche le altre 9 risultanze neurali ottenute dalla stessa analisi di cui sopra e per le quali sto cercando un modo di riavere in automatico i gruppi unione corrispondenti senza però per adesso riuscirvi... 😓

source("scriptR32-SCRIPT-TOP-PER-ADESSO-sfald-cf78-c5.R")
Soluzioni ottenute:
Soluzione 1
50 29
TotalError: 4879.568
AverageError: 54.82661

Soluzione 2
54 39
TotalError: 4958.658
AverageError: 55.71526

Soluzione 3
9 46
TotalError: 4887.671
AverageError: 54.91765

Soluzione 4
27 59
TotalError: 4879.568
AverageError: 54.82661

Soluzione 5
64 36
TotalError: 4887.671
AverageError: 54.91765

Soluzione 6
57 26
TotalError: 4883.013
AverageError: 54.86532

Soluzione 7
64 36
TotalError: 4887.671
AverageError: 54.91765

Soluzione 8
27 59
TotalError: 4879.568
AverageError: 54.82661

Soluzione 9
27 59
TotalError: 4879.568
AverageError: 54.82661

Soluzione 10
64 36
TotalError: 4887.671
AverageError: 54.91765

Soluzione teoricamente ottimale:
50 29
TotalError: 54.82661
AverageError: 54.82661


In realtà nonostante in output abbia mostrato come soluzione teoricamente ottimale solo la coppia 50-29 ci sarebbe con gli stessi identici valori di average e total error minori anche la coppia 27-59 che addirittura sarebbe ripetuta x3 volte...


Sempre solo a livello di studio... ho provato a modificare la classe dei cluster teoricamente ottimali e per classe 1 mi è risultato solo il 41 che avrebbe tra le altre cose i valori di ra e fq analoghi agli elementi della coppia teoricamente ottimale...


> source("scriptR32-SCRIPT-TOP-PER-ADESSO-sfald-cf78-c6.R")
Soluzioni ottenute:
Soluzione 1
41
TotalError: 5458.434
AverageError: 61.33072

Soluzione 2
41
TotalError: 5458.434
AverageError: 61.33072

Soluzione 3
41
TotalError: 5458.434
AverageError: 61.33072

Soluzione 4
41
TotalError: 5458.434
AverageError: 61.33072

Soluzione 5
41
TotalError: 5458.434
AverageError: 61.33072

Soluzione 6
41
TotalError: 5458.434
AverageError: 61.33072

Soluzione 7
41
TotalError: 5458.434
AverageError: 61.33072

Soluzione 8
41
TotalError: 5458.434
AverageError: 61.33072

Soluzione 9
41
TotalError: 5458.434
AverageError: 61.33072

Soluzione 10
41
TotalError: 5458.434
AverageError: 61.33072

Soluzione teoricamente ottimale:
41
TotalError: 61.33072
AverageError: 61.33072


il gruppo unione di tutte le risultanze neurali sarebbe comunque molto contenuto e costituito dai seguenti elementi:


50 29
54 39
9 46
27 59
64 36
57 26
64 36
27 59
27 59
64 36
50 29
41

gurn (gu risultanze neurali) : 9-26-27-29-36-39-41-46-50-54-57-59-64 [13]

Anche se uscissero solo... almeno 2 punti in questo gurn di classe estremamente ridotta entro pochi colpi (max 5) potrebbe essere un altro ottimo punto di partenza riduzionale... senza contare il fatto che anche questo tipo di analisi è direzionabile su qualsiasi unica ruota target uno desideri prendere di mira... 🤔

Nessuna Certezza Solo Poca Probabilità

 

[claudio8]

nella foto possiamo osservare l'andamento x Regressione della Proccess-Data di NNPRED confrontata x convergenza con i valori delle 4 Profile. in questo caso i valori MAX ( colore Verde ) segnalano un'ampiezza circoscritta alla coppia 50-51
Media = 50,985 ( centroide )

un saluto

Ciao Dario
Potresti esplicitare meglio questa tabella anche con l'architettura di nnpred in modo da poterla riprodurre?
Grazie

 

[Halmun]

Ciao Dario
Potresti esplicitare meglio questa tabella anche con l'architettura di nnpred in modo da poterla riprodurre?
Grazie

ciao Claudio.
qualsiasi SCAN effettuato con NNPRED produce dei dati Output a Pag. PROCESS-DATA ( quella nascosta )
quindi per trarre un modello di regressione dovrai effettuare la differenza fra valori Output originali e valori Output arrotondati,
dove ad ogni singola ambata arrotondata corrisponderà la rispettiva differenza su-citata.
fatto questo prendiamo i 100 risultati delle 4 Profile, arrotondiamoli, e controlliamo QUALI ambate convergono con le ambate arrotondate della PROCESS-DATA.
a questo punto il gioco è fatto, perché ad ogni ambata arrotondata delle 4 Profile
corrisponderà anche la differenza fra valori Output originali e valori Output arrotondati della PROCESS-DATA
quindi avrai valori di differenza MIN. ( giallo ) e valori di differenza MAX. ( Verde )

di seguito l'esempio con uno SCAN ( BARI - RANGE VIRTUALE ) fine data al 01/08/2023
controlliamo le differenze MAX .... sono solo 2 appartenenti alla coppia 41 47
Esito 47 al 1° C. in data 03/08/2023

NP:
non chiedetemi i Range Virtuali, quelli non posso pubblicarli.

 

[Halmun]

con NNPRED e non solo, quello che conta è questo: la curva di regressione deve risalire in modo da darvi lo scarto MIN.
vedi Cella Z101 a Pag. Output. corrisponde al ciclo di apprendimento che ha toccato lo scarto minimo, SUCCESSIVAMENTE la Curva risale.
nel caso della foto sotto l'ottimale è stato raggiunto con soli 28 cicli su un controllo di 600. ( se ne mettevo 6000 il ris. non cambiava )
quindi impostando solo 28 cicli come 1° Scan ottengo esattamente lo stesso risultato in Output a Pag. Process-Data.

 

[Ciro8]

Ciao Halmun ma quando mi trovo una curva così è sballata?

 

[Halmun]

Ciao Halmun ma quando mi trovo una curva così è sballata?

NO, va bene anche così, perchè ad occhio mi sembra che si stia stabilizzando intorno ai 200 cicli che hai impostato.
ma ripeto, per avere l'ottimale la curva deve rialzarsi e questo lo puoi verificare attraverso la Cella Z101 a Pag. Output.
se il valore è uguale ai cicli che hai impostato ( nel tuo caso 200 ) allora vuol dire che la regressione può scendere ancora, e quindi se vorrai, dovrai ripetere lo Scan impostando cicli maggiori.
es: impostare 300 cicli oppure 400 o 500 ecc. ecc.
se invece è inferiore allora vuol dire che ha già raggiunto l'ottimale, quindi sarà del tutto inutile fare altri Scan con un quatitativo-Cicli superiore, in quanto il risultato non cambierebbe.

a parte questo c'è un modo per velocizzare le scansioni nel caso vogliate aumentare il quantitativo-Cicli.
prima di far partire la scansione andate sulla barra delle applicazioni posta in alto e cliccate su *FORMULE*
nella sezione *Opzioni di Calcolo* troverete il segno di spunta impostato su *Automatico*
Spuntate su *Manuale* e Poi fate partire la scansione. ( vedi Foto )
a scansione finita rimettete di nuovo il segno di spunta su *Automatico* e cliccate *Create Proflie* a Pag. *Profile*
in questo modo la scansione è molto più veloce.
( es: col mio PC piuttosto datato impiega meno di 50 Secondi per completare ben 1000 Cicli di scansione quindi meno di 8,5 minuti per completarne 10000 )

 

[claudio8]

Bisognerebbe come minimo escludere nel costrutto il messaggebox di scelta di usare la procedra di Generazione da capo dei Pesi e magari inserire la disattivazione del calcolo auomatico a monte della procedra Buil Model... e ripristinarla a valle .
Smanettare nel costrutto non indentato non è semplice, inoltre la munerosità di Variabili e range è notevole...

Mi immagino la elevata destrezza e l'esperienza costruttiva che ha dovuto usare il Grande @LuigiB con Spaziometria e mi vengono in mente i flow chart della calcolatrice.
Gran bel periodo, pieno di studio e di simpatico svago.
Saluti

Ps: trovato un Indentatore x VBA Excel .... fantastico

 

[claudio8]

Vuoi mettere un costrutto
da così

TempRng.Value = "WtIH1"
For i = 1 To H1Size
For j = 0 To IpSize
TempRng.Offset(i, j + 1).Value = WtIH1(i, j)
Next j
Next i

a così

    For i = 1 To H1Size
        For j = 0 To IpSize
            TempRng.Offset(i, j + 1).Value = WtIH1(i, j)
        Next j
    Next i

    Set TempRng = TempRng.Offset(H1Size + 1, 0)
    TempRng.Value = "WtH1O"
    For i = 1 To OpSize
        For j = 0 To H1Size
            TempRng.Offset(i, j + 1).Value = WtH1O(i, j)
        Next j
    Next i

è come lavorare senza attrezzi.

 

[lotto_tom75]

Riprendendo l'argomento... a piccoli passi...

Interpellando online the Model: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 su quale sia il range di estrazioni teoricamente ottimale per analizzare eventuale "livellamento" del comportamento numerico per quanto riguarda il gioco del lotto italiano basato su 11 ruote e sul numero di estrazioni che è variato nel tempo da 1 a 4 settimali... mi ha risposto: 18 anni... e/o 4500 estrazioni. Ora sarà che io vedo la figura 9 "ciclica" in ogni dove.. ma anche questa duplice risposta AI è di figura 9! 😱🙂

Per metterla subito alla prova ho eseguito velocemente una analisi incmaxp "generale.." by 90 sulle ultime 4500 es consecutive.. in classe minima (c1) per s1:

range di analisi [07547] [ 10] 20.08.1983-[10375] [ 13] 23.01.2024

52 r: BA p: I.II.IV.V rap=rsp 156 num. inc 6 incmax att=sto 43 fqp 180 s 1.
75 r: RO p: III.IV rap=rsp 275 num. inc 8 incmax att=sto 55 fqp 98 s 1.

E l'ho fatta una dello stesso tipo anche per gli ultimi 18 anni...

range di analisi [07547] [ 10] 24.01.2006-[10375] [ 13] 23.01.2024

01 r: MI p: II.IV rap=rsp 157 num. inc 8 incmax att=sto 28 fqp 64 s 1.
23 r: BA p: I.II.IV.V rap=rsp 114 num. inc 10 incmax att=sto 24 fqp 126 s 1.
46 r: GE p: II.V rap=rsp 241 num. inc 8 incmax att=sto 29 fqp 56 s 1.
60 r: TO p: III.IV rap=rsp 238 num. inc 4 incmax att=sto 36 fqp 62 s 1.
66 r: CA p: II rap=rsp 298 num. inc 5 incmax att=sto 27 fqp 25 s 1.

Ora resta da vedere quanti "livellamenti" teorici... prendono forma... o meno...

Nessuna Certezza Solo Poca Probabilità

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