Python - Addestramento rete neurale

[Metodosystem]

Bellissimo nel week ci provo e vi dico

 

[Asuniverso]

Il contrasto tra la potenza di calcolo delle Reti Neurali e l'imprevedibilità dei giochi d'azzardo è uno dei temi più affascinanti della scienza dei dati. Sebbene una rete neurale possa guidare un'auto o diagnosticare malattie, il gioco d'azzardo rimane una frontiera invalicabile per qualsiasi programmatore di livello supremo.

Se addestriamo una rete neurale profonda (Deep Neural Network) sui numeri storici, il modello cadrà nell'Overfitting. L'IA "imparerà a memoria" le estrazioni passate credendo di aver trovato uno schema, ma fallirà miseramente davanti a nuovi dati perché ha semplicemente modellato il rumore casuale e non una legge fisica o matematica reale.

Per prevedere , l'IA non dovrebbe studiare i numeri, ma la fisica: la velocità dell'aria nell'urna, il peso microscopico delle palline e la forza della rotazione. Senza sensori in tempo reale che monitorano queste variabili fisiche, la rete neurale sta lavorando nel vuoto informativo.

Saluti....

 

[mattia73]

Il contrasto tra la potenza di calcolo delle Reti Neurali e l'imprevedibilità dei giochi d'azzardo è uno dei temi più affascinanti della scienza dei dati. Sebbene una rete neurale possa guidare un'auto o diagnosticare malattie, il gioco d'azzardo rimane una frontiera invalicabile per qualsiasi programmatore di livello supremo.

Se addestriamo una rete neurale profonda (Deep Neural Network) sui numeri storici, il modello cadrà nell'Overfitting. L'IA "imparerà a memoria" le estrazioni passate credendo di aver trovato uno schema, ma fallirà miseramente davanti a nuovi dati perché ha semplicemente modellato il rumore casuale e non una legge fisica o matematica reale.

Per prevedere , l'IA non dovrebbe studiare i numeri, ma la fisica: la velocità dell'aria nell'urna, il peso microscopico delle palline e la forza della rotazione. Senza sensori in tempo reale che monitorano queste variabili fisiche, la rete neurale sta lavorando nel vuoto informativo.

Saluti....

Il ragionamento sull'overfitting è corretto.
Una rete addestrata su estrazioni passate modella rumore non pattern: le estrazioni sono i.i.d. per costruzione, quindi nessun modello predittivo basato sulla storia può battere la selezione casuale.
Fin qui tutto giusto.
Il paragrafo finale però introduce un errore: suggerisce che la soluzione esista e consista nel misurare le variabili fisiche. Non è così.
Il sistema di estrazione è un sistema caotico nel senso tecnico: sensibilità esponenziale alle condizioni iniziali.
Anche con sensori in tempo reale ad altissima precisione un errore di misura dell'ordine del nanometro o del microsecondo si amplifica fino a rendere il risultato imprevedibile, è una proprietà strutturale del sistema.
Le urne motorizzate sono progettate esattamente per massimizzare questo mescolamento.
L'imprevedibilità non è un difetto del processo è il requisito di progetto.
La conclusione corretta quindi non è "ci mancano i sensori", ma: il lotto è imprevedibile per due ragioni indipendenti e sovrapposte. Prima, non ci sono pattern statistici nei dati storici (le estrazioni sono indipendenti). Seconda, anche il processo fisico sottostante è caotico e non integrabile in tempo reale. Rimuovere il primo problema non risolve il secondo. I due vincoli si sommano, non si escludono.
Mattia73

 

[Asuniverso]

Il ragionamento sull'overfitting è corretto.
Una rete addestrata su estrazioni passate modella rumore non pattern: le estrazioni sono i.i.d. per costruzione, quindi nessun modello predittivo basato sulla storia può battere la selezione casuale.
Fin qui tutto giusto.
Il paragrafo finale però introduce un errore: suggerisce che la soluzione esista e consista nel misurare le variabili fisiche. Non è così.
Il sistema di estrazione è un sistema caotico nel senso tecnico: sensibilità esponenziale alle condizioni iniziali.
Anche con sensori in tempo reale ad altissima precisione un errore di misura dell'ordine del nanometro o del microsecondo si amplifica fino a rendere il risultato imprevedibile, è una proprietà strutturale del sistema.
Le urne motorizzate sono progettate esattamente per massimizzare questo mescolamento.
L'imprevedibilità non è un difetto del processo è il requisito di progetto.
La conclusione corretta quindi non è "ci mancano i sensori", ma: il lotto è imprevedibile per due ragioni indipendenti e sovrapposte. Prima, non ci sono pattern statistici nei dati storici (le estrazioni sono indipendenti). Seconda, anche il processo fisico sottostante è caotico e non integrabile in tempo reale. Rimuovere il primo problema non risolve il secondo. I due vincoli si sommano, non si escludono.
Mattia73

Sono perfettamente d'accordo, quindi se il primo include il secondo ed il secondo include il primo, "Siamo al paradosso del cane che si morde la coda," è un classico paradosso comportamentale e un'efficace metafora psicologica e logica che la soluzione cercata è la causa stessa del problema, creando un circolo vizioso o un'azione futile senza fine.

Saluti..

 

[marinamartino]

Premetto che sono partito da questa discussione all'incirca da settembre 2025 piu che altro da appassionato di programmazione del vetusto vb6, e vi garantisco che di di strada ne ho fatta tanta riguardo alle reti neuronali che erano già un mio interesse nel lontano 2003 con l'utilizzo di SolidWork , ho implementato reti neuronali di tutti i tipi e con tutti i parametri di configurazione inimmaginabili sfruttando python e le migliori IA del momento , tempo perso ? NO ! perché in questo modo si tengono attivi i neuroni .... quelli biologici . Ho sviluppato reti che prendono in input di tutto e di più ( estratti , frequenze, ritardi, frequenze in cicli , frequenze e ritardi di gruppi , premi per super frequenti , o appartenenti a determinate categorie e chi più ne a più ne metta) ma una rete neuronale si istruisce tramite la validazione , quindi questo è quanto , non ci può essere una validazione che può insegnare ad una rete neuronale cosa premiare e cosa no perché qualunque tipologia di dati passata per la validazione esprime la moda del momento e si sa , le mode cambiano purtroppo . vi garantisco che ci sono metodologie che pagano molto di più con il minimo sforzo . TEMPO PERSO ? ... ASSOLUTAMENTE NO ! . Questo ha avvicinato noi non più adolescenti alle nuove tecnologie ... e non è poco . . Buona programmazione a tutti.

Condivido pienamente il tuo pensiero. Non è stato tempo perso: hai imparato, sperimentato e tenuto la mente allenata, che è già un grande risultato. Al di là delle prestazioni delle reti neurali, il vero valore è esserti messo in gioco con nuove tecnologie e aver continuato a imparare con entusiasmo. Complimenti per la passione e la determinazione che trasmetti! A margine, sarei interessata a capire meglio un passaggio che hai citato in un altro post, anche se non è direttamente legato a questa discussione. Mi incuriosisce perché rappresenta una sfida e credo potrebbe aiutarmi a comprendere meglio il ragionamento che c’è dietro. Se possibile e gentilmente, ti chiederei qualche chiarimento in più. Ciao e buona serata!