С ложная стратегия прогнозирования лотерей при помощи программы искусственного интеллекта для #Гослото 4*20*2,5x36, #Столото 6 из 45.

Самым сложным является выбор стратегии игры, что можно прогнозировать при помощи программы для  анализа и чего в принципе нельзя прогнозировать работой мозга человека хотя в ней есть нейроны. Фактически это 1 задача с различной степенью понимания, выделения ресурсов и финансирования для работы программы.

Самое просто решение это получить исходные данные для работы программы.

Заходим на сайт сколото, скачиваем табличку в эксель, а нет, табличку в экселе не получится, только у лотофрансе и суперлото уа есть такая возможность скачать в excel. На сайте лотерейщиков, которые якобы раздают миллиарды денег и призы, мы видим вместо тиражей - шлак и хаос.
Получается, что  добыча обычных цифровых архивов, тиражей в excel уже первый шаг, чтобы запутать аналитика.
Второй шаг, это передергивание шариков по очерёдности странно, если все анализируют по частоте выпадения  на следующий тираж.

Когда исходные данные получены, наступает важный этап, а что и как делать в программе анализа лотерей.

Исходные данные не рациональны и хаотичны, но их можно #систематизировать в #excel.  Затем аналитик должен сам или с помощниками написать программу анализа или нейросеть и оценить в данный момент, что важно для нас в оценке событий сейчас и события в будущем анализе, для #прогнозирования #лотерей, вероятность ДТП, погодных аномалий подведении других высоко рисковых событий / ВРС.

Простота решения сложной задачи для программирования и распознавания хаоса.

Важно понять, что важно извлечь из  Больших Данных, чтобы видеть Big Data как дробное, или воспринять данные как монолит. Всем кажется, что в лотереях достаточно выстроить массив из статистики и архивов - табличку в экселе, самому написать программу анализа и наслаждаться красотой плоских графиков. Конечно многомерные массивы намного интересней и полезней чем 0 Но кто учил аналитика  искать и находить #альтернативную #стратегию, этому ведь не учат в школе, в университете или в работе.