[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

2 minutos atrás, Eolocos disse:

 

pelo simples fato de serem 60 dezenas, de 6 a 6 em cada concurso, e 6 dezenas de saída ! ( na megasena )

 

com CSN, sem se preocupar com as dezenas individuais, são apenas 8 entradas para a rede neural e apenas 2 saídas !

csn é uma linha por sorteio

considerando a mega senha temo somente 2577 linhas contra 53milhoes de linhas

acertar 1 csn nessa perspectiva é quase impossível, treinar então, fora que nao se tm variaveis para se treinar , como a rn iria lidar com o csn?

a diferença de um dos numeros do csn muda toda a combinação

 

e oq estamos lidando aqui é tudo ou nada com um sorteio de 6 em 60 , então treinar a possibilidade de cada uma das 60 dezenas sair é muito mais viavel do que lidar com uma combinação inteira com tão pouca amostragem para se treinar

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

18 minutos atrás, Eolocos disse:

por outro lado, dezenas com pesos, complica a coisa  

por que complica a coisa?
o proprio estado da dezena pode ser o arquivo para a rede neural ou programa de previsão
se tivesse gente aqui para se unir poderiamos montar alguns programas para esse feito, o chatgpt é uma grande ajuda e parece que ficou mais acertivo nas suas respostas sobre programação

até para ser usado no weka pelo que testei é melhor

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

Em 28/03/2023 em 17:29, Eolocos disse:

 

estou começando a acreditar que o melhor jeito de alimentar a rede neural, seria com CSN !

o problema de se usar csn é que se trabalha com combinações inteiras e se teria que trabalhar em cima das combinações totais e nao temos um conjunto de sorteios suficiente para isso, fora que se quiser trabalhar com mais dezenas seria dificil

 

uma questão de se trabalhar com redes neurais e dezenas seria tornar cada dezena uma singularidade e nao uma dezena igual as outras 

vamos considerar o resultado da mega

46

4

53

14

12

41

um 46 é igual a outro 46 qualquer

mas podemos ajustar o peso pelo estado da dezena?
 

				-11
-9	-14	-8	-10	1	-3
1	1	1	1	2	1

 

ou mesmo trabalhar em cima do proprio estado da dezena já que o que queremos é a previsão do que vai ser 1 ou maior que 1 se já tiver saido

 

 

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

4 minutos atrás, Eolocos disse:

 

estou começando a acreditar que o melhor jeito de alimentar a rede neural, seria com CSN !

pode ser, ou nao, quem sabe, só fazendo testes para ter certeza

existem muitos modos de se tratar os resultados para trabalhar com redes neurais , mas só os testes vão mostrar as melhores estratégias

eu pretendo tratar como quadrantes

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

18 minutos atrás, Eolocos disse:

 

não sei se criar tópicos diferentes sobre redes neurais ( ainda que ferramentas diferentes ) ajude !

 

vai dispersar atenção !!

 

creio ser melhor um único local para discutir as redes, ideias, ferramentas, aplicativos, testes, etc, etc

 

e estava vendo e o uso nao é tão facil nao, nao é só abrir uma loteria e usar , tem que aprender como cada tipo ali trabalha e que tipo de dados exige
acho que essa seria o propósito de se abrir um topico a parte, seria de se discutir como usar a ferramenta em questão, igual se tem topicos diferentes pra estratégias diferentes

tipo, dessa ferramenta qual melhor forma de passar os dados das loteria, com datas sem datas ,com as dezenas ordenadas, em ordem de sorteio, quais filtros açi apresenta um melhor resposta, bayes, regressão , ...
a ferramenta nao é só rede neural, para falar a verdade nesse ponto ela é bem limitada pelo que vi

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

7 horas atrás, Eolocos disse:

 

entonces, com o módulo correto é uma rede neural  

 

logo, deve, como Cassandra fazia, contar o futuro, ainda que não acreditemos nele

sera que vale a pena ter um tópico exclusivo para a ferramenta?

por ser facil de instalar e usar o pessoal pode testar e da dica de como usar para loteria,

engraçado que é algo bem antigo e eu nunca vi aparecer nas minhas buscas

deve ser por causa da popularização das ia

 

mas tambem nao vi uma variedade de add in para rede neural nao

 

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

12 minutos atrás, Eolocos disse:

bom, se é uma rede neural, sim, pode ser utilizado em analises de loterias !

nao é bem uma rede neural,

é um programa de mineração de dados, regressão e essas coisas

mas tem varios add-ins, entre eles de rede neural

 

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

9 horas atrás, Varelo disse:

Pode-se usar os resultados das lotérias e fazer algum tipo de previsão para o próximo concurso?

nao sei se tem resultado com loterias, mas o weka é bem facil de instalar

instalei no all in one por curiosidade e nao se tem as dores de cabeça de se instalar o python algo que eu eu nem consegui fazer funcionar nesse pc

tem varias ferramentas ou add-in para instalar muito facilmente até para ler outros tipos de arquivos como planilhas. tem tipos diferente de visualizadores
eu instalei um monte de tipo
 é gratuito

só pena que esse pc aqui nem isso roda bem, fui fazer um teste com um arquivo cvs da mega, cara eu sai bati um papo , fui no banheiro, tomei um banho, e o treco ainda nao tinha terminado de processar

mas acredito que para computadores melhores possa ser melhor aproveitado,
acho que merece até um topico a parte sobre essa ferramenta já que é facil de instalar e usar

[Rede Neural Simples - DDS]

2 horas atrás, oiregor disse:

Quero reduzir ao máximo as fórmulas, aplicando somente VBA (talvez) e muito banco de dados para agilizar a coisa toda...

nossa , só com formulas é muito problemático, a planilha que tinha feito "organiza pela estatistica " que nem tinha tantas formulas assim mas tinha um processo de loop usando as formulas já era bem problemático, e mesmo usando vba dependendo do processo já é problemático.
imagino que voce usando varias formulas por linha de sorteio já torna a planilha um pouco pesada dependendo de que tipo de formula seja , se for formulas matriciais então "odeio formulas matriciais, podem travar a planilha literalmente"

[chatGPT, crie macros só com a descrição ou troque um papo com a ia sobre varios assuntos]

 

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

 

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

 

nao sei se tem resultado com loterias, mas o weka é bem facil de instalar

instalei no all in one por curiosidade e nao se tem as dores de cabeça de se instalar o python algo que eu eu nem consegui fazer funcionar nesse pc

tem varias ferramentas ou add-in para instalar muito facilmente até para ler outros tipos de arquivos como planilhas. tem tipos diferente de visualizadores
eu instalei um monte de tipo
 é gratuito

[chatGPT, crie macros só com a descrição ou troque um papo com a ia sobre varios assuntos]

1 hora atrás, jose sorte disse:

Pois é... um dia chegaremos na singularidade, e quando chegarmos lá, TODOS nós estaremos obsoletos.

 

Acredito que estamos perto de atingir a singularidade. De quanto tempo exatamente eu não sei... mas estamos perto!

ainda depende de muita energia, e a nao ser que tenha governos ditatórios por trás, dificil chegar num ponto de controle total, e mesmo uso automatas seria dificil já que baterias nao duram tanto assim   , precisa de grandes servidores o que consome muita energia, e só desligar a chave geral e já era , e viros  digitais  são muito mais nocivos  .
mas acho dificil algo assim acontecer, já que a memoria de planejamento ainda é muito curta e só se jogar contra as proprias ideias já dá um parafusso

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

 

gostei das explicações

[bitcount em C, já implementaram, vale a pena?]

16 minutos atrás, sam88 disse:

Testei aqui com std::popcount (e seu equivalente __builtin_popcount) e não teve diferença significativa com a lookup table.

se nao me engano se voce nao ativar a instrução SIMD o compilador vai usar oq tiver
tipo voce tem que liberar uso de mmx e sse com -mavx -msse4.2 -mpopcnt

[bitcount em C, já implementaram, vale a pena?]

3 horas atrás, sam88 disse:

Com uma lookup table, não preciso ficar contando todos os bits, basta pular de 8 em 8 bits e tá tudo contado.

oq se fala é sobre contabem de bit com instruções de processador, nao precisa de tabelas nem contar um a um,

é uma unica instrução que já entrega a quantidade de bits do inteiro POPCNT
 

#include <immintrin.h>

int main() {
    unsigned int value = 0xA5A5A5A5;
    int num_bits = _mm_popcnt_u32(value);
    printf("O valor 0x%X possui %d bits definidos.\n", value, num_bits);
    return 0;
}

esse é c e usa isntrução do sse4.2

A função "popcnt_u32" mencionada faz parte da biblioteca "immintrin.h" e usa instruções SIMD para contar o número de bits definidos em um valor de 32 bits. Essa função é mais rápida do que outras abordagens de contagem de bits disponíveis em C++, especialmente para grandes conjuntos de dados.

esse é para cpp, mas acho que faz verificação do tipo de processador

#include <bitset>
#include <iostream>

int main() {
    unsigned int value = 0xA5A5A5A5;
    int num_bits = std::popcount(value);
    std::cout << "O valor 0x" << std::hex << value << " possui " << num_bits << " bits definidos.\n";
    return 0;
}

 

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/11/artificial-neural-network-and-its-implementation-from-scratch/

[bitcount em C, já implementaram, vale a pena?]

7 horas atrás, sam88 disse:

Opração bit bit pode ser mais custosa em execução, dependendo da quanidade de bits, do que acessar uma posição num vetor e contar bits com um for ou while.

cara estamos falando em converter as combinações em inteiros, fazer bitwise entre 2 inteiros e um popcount que seria uma instrução "unica" de processador

creio ser muito mais rápido do que contar bits em posição de vetor

claro que todo o processo tem que ser trabalhado, saber qual processador tem para escolher o melhor metodo, converter as combinações em inteiros, ...

 

Citar

Python é bom mas pra loteria é muito lento por ser uma linguagem interpretada.

python foi cogitado para o caso de se usar outros metodos de avaliação como o uso de redes neurais

é uma linguagem interpretada mas suas bibliotecas são executáveis em c e cpp, então ao usar as bibliotecas estaria usando um executável diretamente , ou melhor , seria como usar uma dll

[chatGPT, crie macros só com a descrição ou troque um papo com a ia sobre varios assuntos]

11 minutos atrás, Eolocos disse:

 

dica, diga logo no início do bate papo, que vc tem um código e precisa de ajuda para terminar, e cole este código.

 

ela adora ajudar a codificar, e mesmo corrigir os erros  

o problema que se o codigo for muito grande ele nao consegue ler ele todo

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

@Eolocos

acho qeu consegui um modo mais facil de montar o codigo neural com o gpt

o ANN separado

mas como falei , cada hora ela cria o codigo de maneira diferente

 

mas usando aquele outro codigo eu pedi para o gpt refazer e  criar os codigos ANN

só pena que nao tenho como testar

tbm tem que tirar os erros do codigo já que gpt nao é muito bom com o vba

[chatGPT, crie macros só com a descrição ou troque um papo com a ia sobre varios assuntos]

57 minutos atrás, Eolocos disse:

ANN = artificial neural network

 

alguns links com assunto rede neural e excel:

sim, mas me refiro ao add-in indicado pela ia

o gpt deu solução melhor para o mesmo pedido mas acontece a quebra do codigo como eu falei,

e o maior problema é que cada hora começa de um jeito e fica dificil juntar os codigos

estou fazendo uma coleção para ver as similaridades

vou ver quais funções se repetem e vou indicar que já tenho elas e nao precisa escrever
eu pedi para o gpt criar o ann e me entregou isso, mas cortou o codigo como sempre

 

'Classe ANN (Rede Neural Artificial)
Private Inputs() As Double
Private HiddenLayer() As Double
Private Outputs() As Double
Private WeightsIH() As Double
Private WeightsHO() As Double
Private BiasH() As Double
Private BiasO() As Double

Public Sub Initialize(numInputs As Long, numHiddenNodes As Long, numOutputs As Long)
    ReDim Inputs(numInputs - 1) As Double
    ReDim HiddenLayer(numHiddenNodes - 1) As Double
    ReDim Outputs(numOutputs - 1) As Double
    ReDim WeightsIH(numInputs - 1, numHiddenNodes - 1) As Double
    ReDim WeightsHO(numHiddenNodes - 1, numOutputs - 1) As Double
    ReDim BiasH(numHiddenNodes - 1) As Double
    ReDim BiasO(numOutputs - 1) As Double
    RandomizeWeights
End Sub

Private Sub RandomizeWeights()
    Dim i As Long
    Dim j As Long
    For i = LBound(WeightsIH, 1) To UBound(WeightsIH, 1)
        For j = LBound(WeightsIH, 2) To UBound(WeightsIH, 2)
            WeightsIH(i, j) = Rnd() - 0.5
        Next j
    Next i
    For i = LBound(WeightsHO, 1) To UBound(WeightsHO, 1)
        For j = LBound(WeightsHO, 2) To UBound(WeightsHO, 2)
            WeightsHO(i, j) = Rnd() - 0.5
        Next j
    Next i
End Sub

Public Sub FeedForward(inputsArr As Variant)
    Inputs = inputsArr
    Dim i As Long
    Dim j As Long
    For i = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer)
        Dim sum As Double
        For j = LBound(Inputs) To UBound(Inputs)
            sum = sum + Inputs(j) * WeightsIH(j, i)
        Next j
        HiddenLayer(i) = Sigmoid(sum + BiasH(i))
    Next i
    For i = LBound(Outputs) To UBound(Outputs)
        Dim sum As Double
        For j = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer)
            sum = sum + HiddenLayer(j) * WeightsHO(j, i)
        Next j
        Outputs(i) = Sigmoid(sum + BiasO(i))
    Next i
End Sub

Public Sub Train(inputsArr As Variant, targetsArr As Variant, learningRate As Double, momentum As Double)
    FeedForward inputsArr
    
    ' Backpropagation
    Dim i As Long
    Dim j As Long
    Dim k As Long
    Dim outputErrors() As Double
    ReDim outputErrors(UBound(targetsArr, 2)) As Double
    For i = LBound(Outputs) To UBound(Outputs)
        outputErrors(i) = targetsArr(1, i) - Outputs(i)
    Next i
    
    Dim hiddenErrors() As Double
    ReDim hiddenErrors(UBound(HiddenLayer)) As Double
    For i = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer)
        Dim sum As Double
        For j = LBound(Outputs) To UBound(Outputs)
            sum = sum + outputErrors(j) * WeightsHO(i, j)
        Next j

  Certo, continuando com a sub-rotina Train:

VBA

        hiddenErrors(i) = sum * HiddenLayer(i) * (1 - HiddenLayer(i))
    Next i
    
    For i = LBound(BiasO) To UBound(BiasO)
        BiasO(i) = BiasO(i) + (outputErrors(i) * learningRate)
    Next i
    
    For i = LBound(BiasH) To UBound(BiasH)
        BiasH(i) = BiasH(i) + (hiddenErrors(i) * learningRate)
    Next i
    
    For i = LBound(WeightsHO, 1) To UBound(WeightsHO, 1)
        For j = LBound(WeightsHO, 2) To UBound(WeightsHO, 2)
            Dim delta As Double
            delta = (outputErrors(j) * HiddenLayer(i) * learningRate) + (momentum * WeightsHO(i, j))
            WeightsHO(i, j) = WeightsHO(i, j) + delta
        Next j
    Next i
    
    For i = LBound(WeightsIH, 1) To UBound(WeightsIH, 1)
        For j = LBound(WeightsIH, 2) To UBound(WeightsIH, 2)
            Dim delta As Double
            sum = 0
            For k = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer)
                sum = sum + hiddenErrors(k) * Inputs(i)
            Next k
            delta = (sum * learningRate) + (momentum * WeightsIH(i, j))
            WeightsIH(i, j) = WeightsIH(i, j) + delta
        Next j
    Next i
End Sub

Private Function Sigmoid(x As Double) As Double
    Sigmoid = 1 / (1 + Exp(-x))
End Function
  

tem mais alguma função na implementação do  "ANN"?

Sim, há mais algumas funções implementadas na classe ANN. Aqui estão as duas funções restantes:

VBA

Public Function Predict(inputData As Variant) As Variant
    Dim HiddenLayer() As Double
    ReDim HiddenLayer(1 To HiddenLayerSize)
    
    Dim OutputLayer() As Double
    ReDim OutputLayer(1 To OutputLayerSize)
    
    Dim i As Long, j As Long
    
    ' Calcular as saídas da camada oculta
    For i = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer)
        Dim weightedSum As Double
        weightedSum = 0
        
        For j = LBound(inputData) To UBound(inputData)
            weightedSum = weightedSum + inputData(j) * WeightsIH(j, i)
        Next j
        
        weightedSum = weightedSum + BiasH(i)
        HiddenLayer(i) = Sigmoid(weightedSum)
    Next i
    
    ' Calcular as saídas da camada de saída
    For i = LBound(OutputLayer) To UBound(OutputLayer)
        Dim weightedSum As Double
        weightedSum = 0
        
        For j = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer)
            weightedSum = weightedSum + HiddenLayer(j) * WeightsHO(j, i)
        Next j
        
        weightedSum = weightedSum + BiasO(i)
        OutputLayer(i) = Sigmoid(weightedSum)
    Next i
    
    Predict = OutputLayer
End Function

Private Function RandomizeWeights(lower As Double, upper As Double, count As Long) As Variant
    Dim randomValues() As Double
    ReDim randomValues(1 To count)
    
    Dim i As Long
    
    ' Gerar valores aleatórios para inicializar os pesos
    For i = LBound(randomValues) To UBound(randomValues)
        randomValues(i) = ((upper - lower) * Rnd()) + lower
    Next i
    
    RandomizeWeights = randomValues
End Function
  
  Sim, há mais algumas funções implementadas na classe ANN. Aqui estão as duas funções restantes:

VBA

Public Function Predict(inputData As Variant) As Variant
    Dim HiddenLayer() As Double
    ReDim HiddenLayer(1 To HiddenLayerSize)
    
    Dim OutputLayer() As Double
    ReDim OutputLayer(1 To OutputLayerSize)
    
    Dim i As Long, j As Long
    
    ' Calcular as saídas da camada oculta
    For i = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer)
        Dim weightedSum As Double
        weightedSum = 0
        
        For j = LBound(inputData) To UBound(inputData)
            weightedSum = weightedSum + inputData(j) * WeightsIH(j, i)
        Next j
        
        weightedSum = weightedSum + BiasH(i)
        HiddenLayer(i) = Sigmoid(weightedSum)
    Next i
    
    ' Calcular as saídas da camada de saída
    For i = LBound(OutputLayer) To UBound(OutputLayer)
        Dim weightedSum As Double
        weightedSum = 0
        
        For j = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer)
            weightedSum = weightedSum + HiddenLayer(j) * WeightsHO(j, i)
        Next j
        
        weightedSum = weightedSum + BiasO(i)
        OutputLayer(i) = Sigmoid(weightedSum)
    Next i
    
    Predict = OutputLayer
End Function

Private Function RandomizeWeights(lower As Double, upper As Double, count As Long) As Variant
    Dim randomValues() As Double
    ReDim randomValues(1 To count)
    
    Dim i As Long
    
    ' Gerar valores aleatórios para inicializar os pesos
    For i = LBound(randomValues) To UBound(randomValues)
        randomValues(i) = ((upper - lower) * Rnd()) + lower
    Next i
    
    RandomizeWeights = randomValues
End Function

A função Predict recebe uma matriz de entrada (que representa as características de um exemplo) e retorna uma matriz de saída (que representa a classe prevista). Ele calcula as saídas da camada oculta e de saída da rede neural usando os pesos e bias atuais e a função de ativação Sigmoid.

A função RandomizeWeights gera valores aleatórios para inicializar os pesos da rede. Essa função é usada no método Initialize da classe ANN para definir os pesos iniciais aleatórios da rede neural.

 

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

nem tem, depois que ela escreve só tem reescrever resposta

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

11 minutos atrás, Eolocos disse:

 

será que usando o "histórico" das conversas, não tem como continuar o código, digo, de um dia para o outro ?

nao, o gpt tem um limite de linhas que pega do historico

quando escrevo "continue de onde parou" ela até tenta mas fica uma bagunça já que nao sabe oq já fez caso tenha muitas linhas escritas , e fora que o chat fica bagunçado por que ela escreve codigos fora de caixa de codigo e escreve explicação dentro de caixa de codigo, e fica repetindo rotinas de maneira diferente 

[chatGPT, crie macros só com a descrição ou troque um papo com a ia sobre varios assuntos]

1 minuto atrás, Eolocos disse:

 

interessante isto !

 

por favor, continue  

nao continuou nem com chat novo, e os link que colocou estão todos quebrados
procurei por "ann" que seria rede neural para o excel e nao achei

[possivel uso de redes neurais em loterias, vale a pena, e quais usar ?]

6 minutos atrás, Eolocos disse:

tô ferrado pra aprender isto tudo....  

por isso que falei que em codigo fica mais simples de entender do que esse monte de matematica

o problema é que o gpt nao consegue completar o codigo, e quando pede para completar fica mó bagunça

mas as explicações que ele coloca do codiogo são show

esse tipo de pedido deu uma otima macro pena é o limite de linhas o que quebra o codigo

"uma rede neural simples em vba para poder aprender os conceitos , tipo usar uma matriz de dezenas de 15 colunas e "X" linhas contendo dezenas de 1 a 25 sem repetição por linha , quero criar uma rede neural para prever as dezenas da proxima linha da matriz "

 

ainda nao consegui criar um padrão que o gpt me desse o codigo em blocos que se casem

acho que poderia ver os nomes das funçoes e variaveis previamente para passar para ela