私はAI(pythonによる機械学習)をプログラミングし、独自の研究成果であるロト6の特徴量を学習させ、私にしかできないAI予想を実現しました。予測可能なモデルは複数あり、私自身が購入しない予想数字たけ公開することにしました。ロト7のAI予想数字です。

前回は6等当選でした。

私がロト7のAI予想数字を提供する理由は、AIが人間の予想能力を超え、様々な複雑な傾向を分析し、予測できるからです。通常、人間は前回の数字や抽選日などの簡単な傾向しか考慮できませんが、AIはすべての要因を考慮し、最適な予想を導き出すことが可能です。ロト7の抽選が本当にランダムであるなら、それに挑戦するテクノロジーとしてAIを活用することは画期的です。

私はAIをプログラムし、独自の研究成果である特徴量を学習させました。

1等当選を狙ったアルゴリズムになってます。ロト7の1等当選金額は6億円です。

私にしかできないAIによるロト7の予想数字を公開します。AIの力を活用して、ロト7での成功の可能性を追求しませんか？

予想数字の信頼性と現実的な期待

AI（機械学習（TensorFlow））は、コンピュータがデータからパターンを学び、予測を行う方法です。このサービスでは、過去のロト7データを元に、数字の出現傾向を学習し、予想数字（一口7個の数字）を生成します。

TensorFlowについて

TensorFlowは、Googleが開発した人工知能（AI）プラットフォームであり、機械学習のための強力なツールとして広く利用されています。当サービスではTensorFlowを使用して、過去のデータから予想数字を生成します。

最新データを用いた信頼性

次回の抽選の予想については、直近までの最新データを用いており、信頼性が高い予測を提供します。機械学習モデルは常に最新のデータを反映し、精度を向上させています。

AIの詳細

当サービスが利用するAI（人工知能）は、機械学習と呼ばれる技術をベースにしています。機械学習は、コンピュータにデータから学習し、パターンを見つけ出し、予測を行わせるための手法です。

1. データ収集: まず、AIは過去のロト7の抽選データを収集します。これには、過去の当選番号、数字の出現頻度、および他の関連データが含まれます。

2. データ前処理: 収集したデータは、機械学習アルゴリズムが理解しやすい形式に変換されます。

3. モデルのトレーニング: AIモデルを作成します。このモデルは、過去のデータから数字の傾向を学び、将来の抽選で当選する数字を予測します。

4. モデルの評価: AIモデルは、過去のロト7のデータで評価されます。これにより、モデルの予測精度を確認し、必要に応じて調整されます。

5. 最新データの統合: 直近までの最新データを取り込むことで、AIモデルは常に最新の情報に基づいて予測を行います。

6. 予測の生成: 当サービスでは、AIモデルが予測した一口（7個の数字）を提供します。これらの数字は、過去のデータと機械学習技術に基づいて計算されます。

AIソースコード

この記事の予測で用いているソースコードは秘密があるため公開できません。特徴量を簡略化したソースコードは以下の記事で公開しています。

実行画面

AIを実行すると以下のように表示されます。
MAEが十分に小さいことがわかります。

平均絶対誤差（Mean Absolute Error、MAE）は、機械学習や統計学で使用される一つの評価指標です。MAEは、予測モデルが実際のデータとどれだけ異なるかを示す指標で、以下のように計算されます：

1. 予測値と実際の値の差（誤差）を計算します。

2. これらの誤差の絶対値を取り、それらの絶対値の平均を求めます。

具体的な数式で表すと、MAEは次のようになります：
MAE = (1/n) * Σ|予測値 - 実際の値|
ここで、nはデータポイントの数を示します。MAEが小さいほど、予測モデルの性能が良いことを意味します。

2023-10-11 14:48:51.133982: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
Epoch 1/1500
14/14 [==============================] - 0s 13ms/step - loss: 33046.7812 - mae: 121.1158 - val_loss: 5412.9038 - val_mae: 62.4270
Epoch 2/1500
14/14 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 2239.5129 - mae: 37.4544 - val_loss: 1106.1517 - val_mae: 26.7169
Epoch 3/1500
14/14 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 576.8690 - mae: 19.7472 - val_loss: 321.9547 - val_mae: 14.8045
Epoch 4/1500
14/14 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 158.3369 - mae: 10.2324 - val_loss: 79.8208 - val_mae: 6.9126
Epoch 5/1500
14/14 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 78.6035 - mae: 6.9901 - val_loss: 59.1629 - val_mae: 6.2150
Epoch 6/1500
14/14 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 59.1765 - mae: 6.0575 - val_loss: 57.6872 - val_mae: 6.0339
Epoch 7/1500
14/14 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 55.2604 - mae: 5.8945 - val_loss: 54.0056 - val_mae: 5.9662
Epoch 8/1500
14/14 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 51.0176 - mae: 5.6505 - val_loss: 48.8526 - val_mae: 5.5993
Epoch 9/1500
14/14 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 49.4109 - mae: 5.5498 - val_loss: 48.7866 - val_mae: 5.5959
：
中略
：
Epoch 1496/1500
14/14 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 4.5317 - mae: 1.6797 - val_loss: 3.7003 - val_mae: 1.5178
Epoch 1497/1500
14/14 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 3.2034 - mae: 1.4159 - val_loss: 3.4499 - val_mae: 1.4933
Epoch 1498/1500
14/14 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 3.4157 - mae: 1.4545 - val_loss: 5.3314 - val_mae: 1.9208
Epoch 1499/1500
14/14 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 4.6231 - mae: 1.6490 - val_loss: 5.4638 - val_mae: 1.6717
Epoch 1500/1500
14/14 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 8.7889 - mae: 2.0422 - val_loss: 6.4614 - val_mae: 1.8561
1/1 [==============================] - 0s 101ms/step
予測結果: [[ 9.609431  14.034465  22.06001   25.555765  27.968842  31.110315
  36.800335   6.3575063 26.815975 ]]

お試しいただく価値はある

QP（クイックピック）や適当に数字を選ぶより、当選確率がアップするはずです。AIの予想結果は、私の研究成果である抽選数字の傾向(非常にたくさんあります)に一致しているからです。

低価格を実現

他の作者様のAIによる当選番号予測の記事と比べて低価格です。

有料部分に予想数字を提供

最後に、有料部分では予想数字を公開します。この予想数字は、機械学習に基づいて生成されたものであり、当選確率を高める一助となるでしょう。有料部分では詳細な予想数字を提供しますので、ぜひお試しいただき、当選を目指して挑戦してみてください。

※ 注意: ロト6は運の要素も含むギャンブルです。予想数字はあくまで参考情報であり、当選を保証するものではありません。十分な責任を持ってギャンブルを楽しんでください。2023年のAI予想は11回当選しています。4等以下です。2個程度の数字が一致していることがほとんどです。高額当選の可能性はあるのですが、この予想を参考にご自分で予想することをおすすめします。

予想数字

以下、予想数字です。