Rede Neural Joker
A rede neural para a loteria Joker é uma ferramenta que utiliza algoritmos de aprendizado profundo para analisar padrões em sorteios históricos e gerar previsões para sorteios futuros.
O modelo é treinado diretamente no seu navegador com dados reais de sorteios. Você pode personalizar a arquitetura da rede, o número de épocas de treinamento e outros parâmetros, e depois avaliar a qualidade das previsões em dados históricos usando backtesting.
Dados de Treinamento
Os dados são carregados do servidor uma vez e usados para treinamento do modelo no navegador
Configuração do Modelo
Backtest (Validação Histórica)
O backtest usa o modelo treinado para prever sorteios de teste — os últimos 0 sorteios que não foram incluídos no treinamento (o tamanho do conjunto de teste é configurado nos parâmetros do modelo). Para cada sorteio de teste, o modelo recebe sorteios anteriores (tamanho da janela) como entrada e seleciona as bolas com maior probabilidade — exatamente como o botão "Prever".
Como Usar a Rede Neural para Joker
Carregar dados
Clique em "Carregar Dados" para obter o arquivo completo de sorteios.
Configurar e treinar o modelo
Defina os parâmetros, compile o modelo e inicie o treinamento. Acompanhe os gráficos de Loss e Accuracy.
Obter uma previsão
Após o treinamento, clique em "Prever" para obter as probabilidades para cada bola.
Verificar no histórico
Execute o backtesting para avaliar a qualidade das previsões do modelo em dados históricos reais.