E’ possibile? Da questo nostro primo win-TEST parrebbe proprio di si 😱😂
Questa sera vinto, per quanto ci riguarda, per la prima volta al lotto grazie all’intelligenza artificiale copilot 🤖 A su VE in c5 a colpo da giocata “last minute” nel vero senso della parola perchè l’abbiamo gioctaa appena 1 minuto prima che chiudesse online 😂 (segue cedolina di conferma). (ESPERIENZA RIDUZIONALE NEW CONDIVISA ANCHE SU CED).
Analisi riduzionale della c5 sfaldatasi a colpo
Combinazioni di classe 1 analizzate per punti 1 sulle ruote VE
La seguente lista mostra le prime Combinazioni In Base al valore di Frequenza
Range analizzato [00001] [ 1 ] 07.01.1871 fino a [10348] [168] 07.12.2023
Estrazioni analizzate totali : 10348
formazione: 65 – FQ 601 – RA 90 – RS 144 – 54 – INCMAX 0 – contatore 1 ra/rs 0.625 < fq max unica e ra max unico
formazione: 11 – FQ 591 – RA 2 – RS 124 – 122 – INCMAX 0 – contatore 2 ra/rs 1.61290322580645E-02
formazione: 35 – FQ 581 – RA 47 – RS 112 – 65 – INCMAX 0 – contatore 3 ra/rs 0.419642857142857
formazione: 59 – FQ 556 – RA 9 – RS 104 – 95 – INCMAX 0 – contatore 4 ra/rs 8.65384615384615E-02 < 2° fq min unica 2° ra min unico e uno dei due ra/rs min unici
formazione: 4 – FQ 547 – RA 13 – RS 122 – 109 – INCMAX 0 – contatore 5 ra/rs 0.10655737704918
Tempo trascorso: 00:00:26
l’output ne avrebbe date 5 ma per fortuna per scarsità di tempo ho giocato solo quella winner 😅
65.4.35.59.11. << giocata solo questa… la prima dall’alto… (in alto metterà le favorite?)
89.86.90.10.34.
1.86.35.80.14.
86.46.5.58.89.
1.11.86.56.89.
gu 1-4-5-10-11-14-34-35-46-56-58-59-65-80-86-89-90 [17]
Operando sull’intero gu di classe 17… la coppia si sarebeb teoricamente conservata con il seguente ipotetico sviluppo riduzionale…
Combinazioni di classe 1 analizzate per punti 1 sulle ruote VE
La seguente lista mostra le prime Combinazioni In Base al valore di Frequenza
Range analizzato [00001] [ 1 ] 07.01.1871 fino a [10348] [168] 07.12.2023
Estrazioni analizzate totali : 10348
formazione: 86 – FQ 655 – RA 16 – RS 107 – 91 – INCMAX 0 – contatore 1 ra/rs 0.149532710280374
formazione: 89 – FQ 623 – RA 5 – RS 128 – 123 – INCMAX 0 – contatore 2 ra/rs 0.0390625
formazione: 34 – FQ 615 – RA 31 – RS 96 – 65 – INCMAX 0 – contatore 3 ra/rs 0.322916666666667
formazione: 56 – FQ 612 – RA 10 – RS 100 – 90 – INCMAX 0 – contatore 4 ra/rs 0.1
formazione: 46 – FQ 609 – RA 31 – RS 112 – 81 – INCMAX 0 – contatore 5 ra/rs 0.276785714285714
formazione: 65 – FQ 601 – RA 90 – RS 144 – 54 – INCMAX 0 – contatore 6 ra/rs 0.625 < 1° ra max unico
formazione: 11 – FQ 591 – RA 2 – RS 124 – 122 – INCMAX 0 – contatore 7 ra/rs 1.61290322580645E-02
formazione: 35 – FQ 581 – RA 47 – RS 112 – 65 – INCMAX 0 – contatore 8 ra/rs 0.419642857142857
formazione: 58 – FQ 580 – RA 2 – RS 92 – 90 – INCMAX 0 – contatore 9 ra/rs 2.17391304347826E-02
formazione: 1 – FQ 580 – RA 26 – RS 112 – 86 – INCMAX 0 – contatore 10 ra/rs 0.232142857142857
formazione: 10 – FQ 571 – RA 28 – RS 138 – 110 – INCMAX 0 – contatore 11 ra/rs 0.202898550724638
formazione: 90 – FQ 567 – RA 34 – RS 103 – 69 – INCMAX 0 – contatore 12 ra/rs 0.330097087378641
formazione: 80 – FQ 563 – RA 17 – RS 119 – 102 – INCMAX 0 – contatore 13 ra/rs 0.142857142857143
formazione: 5 – FQ 562 – RA 7 – RS 116 – 109 – INCMAX 0 – contatore 14 ra/rs 6.03448275862069E-02
formazione: 14 – FQ 561 – RA 5 – RS 106 – 101 – INCMAX 0 – contatore 15 ra/rs 4.71698113207547E-02
formazione: 59 – FQ 556 – RA 9 – RS 104 – 95 – INCMAX 0 – contatore 16 ra/rs 8.65384615384615E-02 < 2° fq min unica
formazione: 4 – FQ 547 – RA 13 – RS 122 – 109 – INCMAX 0 – contatore 17 ra/rs 0.10655737704918
Sviluppando la c17 la coppia si sarebbe teoricamente conservata nella c7 x A su VE by 1871 con ra max unico e in quella con incmax max unico (stessa c7)
rit max generale 265
formazione : n 10.59.65.80.86.89.90 r .10. s Ambo rit 265 ritmax 265 incmax 88 freq 571 diff 0 contatore riga matrice 17732
n. casi multipli di rit max generale 0
incmax max generale 88
formazione : n 10.59.65.80.86.89.90 r .10. s Ambo rit 265 ritmax 265 incmax 88 freq 571 diff 0 contatore riga matrice 17732
n. casi multipli di incmax max generale 0
sviluppando la c7 la coppia si sarebbe mantenuta nella c3 x A con rs min unico by 1871 su VE
rs min generale 430
formazione : n 59.65.86 r .10. s Ambo rit 275 ritmax 430 incmax 0 freq 89 diff 155 contatore riga matrice 17
n. casi multipli di rit sto min generale -1
sviluppando la c7 la coppia si sarebbe mantenuta anche nel GU di classe 2 delle seguenti risultanze uniche per sdr1 in c1 by 1871 su VE
rit max generale 90
formazione : n 65 r .10. s Estratto rit 90 ritmax 144 incmax 0 freq 601 diff 54 contatore riga matrice 3
n. casi multipli di rit max generale 0
rs max generale 144
formazione : n 65 r .10. s Estratto rit 90 ritmax 144 incmax 0 freq 601 diff 54 contatore riga matrice 3
n. casi multipli di rit sto max generale -1
fq min generale 556
formazione : n 59 r .10. s Estratto rit 9 ritmax 104 incmax 0 freq 556 diff 95 contatore riga matrice 2
n. casi multipli di fq min generale 0
diff min generale 54
formazione : n 65 r .10. s Estratto rit 90 ritmax 144 incmax 0 freq 601 diff 54 contatore riga matrice 3
n. casi multipli di diff min generale -1
Ecco come ho ottenuto il giusto prompt per avere il giusto output (script python) e Buon Natale… di nuovo 🎁🎅
🧑🍳 “tanto così per chiaccherare un pò quale potrebbe essere il prompt più corretto per richiederti un programma scritto in python capace di analizzare un corposo file txt estrazioni di oltre 10.000 righe mediante analisi di tipo neurale riduzionale predittivo a livello di cinque cluster massimi teorici in uscita su unica ruota che comunque non dovrebbero superare nel loro rispettivo valore singolo intero il limite 90?”
Ed ecco la sua answer
🤖 Ecco un esempio di come potresti formulare la tua richiesta:
“Potresti generare un esempio di codice Python per un modello di apprendimento automatico? Vorrei che il modello fosse in grado di analizzare un file di testo con oltre 10.000 righe di dati. Il modello dovrebbe utilizzare un approccio di clustering neurale per identificare al massimo cinque cluster. Ogni cluster dovrebbe rappresentare un gruppo di numeri interi, e nessun numero dovrebbe superare il valore 90. Il modello dovrebbe essere in grado di fare previsioni sui dati futuri basandosi su questi cluster.”
Ricorda, tuttavia, che la creazione di un modello di apprendimento automatico richiede una comprensione approfondita dei tuoi dati specifici e degli obiettivi del tuo progetto. Il codice che posso generare sarà un esempio generale e potrebbe non essere ottimizzato per il tuo caso d’uso specifico. Ti consiglierei di lavorare con un data scientist o un esperto di machine learning per sviluppare un modello personalizzato per le tue esigenze specifiche. Spero che queste informazioni ti siano d’aiuto! Se hai bisogno di ulteriori chiarimenti, non esitare a chiedere.
ed ecco infine… il code per adesso (the first winner of this type) generato dal suo stesso prompt ma ottimizzato dopo ennemila correzioni… (semplicemente facendo copia incolla degli errori ricevuti da python direttamente nella chat di copilot) e Buon Natale di nuovo… 🎁 🎅
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from scipy import stats
# Carica i dati dal file
data = []
with open(‘file.txt’, ‘r’) as f:
for line in f:
try:
# Prova a convertire la riga in un array numpy e aggiungila a ‘data’
row = np.fromstring(line, dtype=float, sep=’,’)
if len(row) == 5:
data.append(row)
else:
print(f”Riga ignorata: {line}”)
except ValueError:
print(f”Riga non valida: {line}”)
# Converte ‘data’ in un array numpy
data = np.array(data)
# Normalizza i dati in modo che tutti i valori siano compresi tra 0 e 1
scaler = MinMaxScaler()
data_normalized = scaler.fit_transform(data)
# Crea un modello sequenziale
model = Sequential()
# Aggiungi un layer denso con 5 neuroni (per i 5 cluster)
# Utilizza la funzione di attivazione ‘relu’ che è comune nell’apprendimento profondo
model.add(Dense(5, activation=’relu’, input_dim=data_normalized.shape[1]))
# Compila il modello utilizzando ‘adam’ come ottimizzatore e ‘mean_squared_error’ come funzione di perdita
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’mean_squared_error’)
# Addestra il modello sui dati
model.fit(data_normalized, data_normalized, epochs=50, verbose=0)
# Utilizza il modello per trasformare i dati
transformed_data = model.predict(data_normalized)
# Crea un oggetto KMeans con 5 cluster
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
# Addestra l’oggetto KMeans sui dati trasformati
kmeans.fit(transformed_data)
# Ottieni le previsioni dei cluster per i dati
predictions = kmeans.predict(transformed_data)
# Stampa le previsioni
print(predictions)
# Ottieni le etichette dei cluster per ciascun punto dati
labels = kmeans.labels_
# Crea un dizionario per tenere traccia dei punti dati in ciascun cluster
clusters = {}
for i in range(5):
clusters[i] = data_normalized[labels == i]
# Stampa il numero di punti dati in ciascun cluster
for i in range(5):
print(f”Il cluster {i} ha {len(clusters[i])} punti dati.”)
# Se vuoi vedere i punti dati effettivi in ciascun cluster, puoi stamparli così:
for i in range(5):
print(f”Punti dati nel cluster {i}: {clusters[i]}”)
# Per ogni cluster
for i in range(5):
# Calcola la moda
mode = stats.mode(clusters[i])
# Inverti la normalizzazione per ottenere i numeri interi originali
mode_inverse = scaler.inverse_transform(mode.mode.reshape(1, -1))
# Stampa la moda
print(f”La moda per il cluster {i} è: {mode_inverse[0]}”)
L’archivio analizzato per la ruota voluta deve essere semplicemente nella forma seguente con l’estrazione + vecchia in alto al file e quella + recente in basso allo stesso… con i 5 numeri separati da carattere virgola.
🎁 Seguiranno eventuali c5 analoghe, loro relativi gu e coppie finali ridotte al massimo livello x rispettiva sorte🎅
Nessuna Certezza Solo Poca Probabilità
