| |
 |
Интеллект стал ключом к выживанию #стартапа и он работает над прогнозированием лотерей в 2024 году, простыми и понятными словами для событий типа #Гослото 5x36, #Столото 6 из 45, 4*20*2, Топ 3 ru.
Что обеспечивает принятие решение для выживания человека и искусственного интеллекта?
Важнейшим решением для выживания системы анализа является выбор других не очевидных альтернатив. Краткосрочная задача, требует молниеносного решения на уровне рефлекса, оно дает очень примитивное, но верное решение в очевидной ситуации.
Однако, это может быть ошибочное при долгосрочном планирование, на основе сегодняшних фактов, которые в будущем могут устареть.
|
| |
У людей являются носителями бинарных систем интеллекта |
| |
|
| |
Как на биологическом уровне мужчина + женщина = новый интеллект, в новой биологической оболочке. Так и бинарное вычисления, где присутствуют эмоции, абстрактное мышление и сухая логика = полушария мозга для оценки ситуации. Обычно строители ИИ отвергают биологическую сущность разума и именно это приводит стартапы к катастрофе. |
| |
|
| |
Что уже сделал 2021 году гаражный кооператив “Светлые мысли ИИшака”?
|
| |
У стартапа была задача: автоматизировать прогнозирование лотерей. Чтобы сделал стартап, чтобы попытаться решить это проблему.
У нас было мало времени, чтобы закончить жизнь, просиживая в университете и пойти на курсы машинного обучения. Мы потратили время на заточку интуиции и глубокого наблюдения за процессом игры в лотереи под названием выживание.
Как показала практика многолетней работы постановка задачи на уровни машинной логики это тупик, поэтому в нашем стартапе, Интеллект был воспринят как биологическая сущность разумного существа. Это оказалось феноменом современной науки создать подобие мозга человека. |
| |
Структура интеллектуальной модели ИИ / упрощённая. |
| |
Возможно первое решение, это РНК, которое даёт базовые процесс обучения. Важно понять, что важно для выживания системы разума, а что является белым шумом события. |
| |
Затем модуль оценки наследования информации ИИ. |
| |
Логическая механика повторения цепи событий и предугаданный но рациональный мотив поведения системы / опыт от обучения.
|
| |
Взаимодействие.
Важный этап в становления ИИ, который хочет взаимодействовать с различными формами знаний и моделями не шаблонного поведения, человек и машина и имеют разные приоритеты выживания, поэтому должны взаимодействовать на уровне мысли.
Как и в любом бизнесе важен контролируем системы, то есть модуль сравнения и оценки результата как оперативного так и долгосрочного прогноза.
Модуль сравнения.
Простая причинно следственная связь на первый взгляд. Но именно этот модель принимает решение, куда направить ресурсы. Удачно повторить эксперимент с подёргивание хвоста у тигра, или ограничиться не решаемостью этой задачи, как следствие он защищает ИИ от переобучения. И приводит модель при решении задач к ничтожному брутфорсу 0,0023% при обработке информации по тиражам.
Переобучение или старческий маразм.
Нейросети, набравшись опыта, становятся хорошими держателями хвостов, по итогу шаблонное мышление приводит к смертельным стереотипам поведения.
Чтобы избежать этой глупости природа придумала ДНК, в котором храниться больше информации для воссоздания будущего интеллекта и это удлинило процесс обучения этого носителя разума.
Эволюция помогла объединению бинарных структур в бинарное общество. Если первый бит это группа принятие решений, то второй бит информации. это враждебная среда и смерть этой ячейки и группы ячеек.
Что сделал стартап для обучения нейросетей до уровня ИИ.
Имитация процесса и взгляд со стороны. Трудно осудить ИИ за его примитивность, однако есть решение этого, Визуальный Модуль. Визуализация процесса и результат дает возможность взглянуть на это со стороны и понять глубинные процессы мышлениячеловека. Видеть множество визуальных связей в процессы обработки данных, минуя коды и бредни формул. Обычно коррекция происходит по 2 каналам, ИИ сам принимает решение о смене сценария, а команда создателей параллельно ищет решение этой проблемы.
Последний модуль для ИИ.
Воздействие.
Очень важно чтобы у умной руки были мозги и ноги. ИИ нужно применять эти знания в практической среде, чтобы от него была польза. Чтобы эта польза принесла ресурс для поддержки ИИ. И самое важно, это обратная реакция ИИ на происходящее в реале событие. Это помогает использовать полноценные маркеры системы мз знаний, опыта, навыков, которые называется жизнь.
|
| |
 |
| |
Самое сложное в анализе это принять фактом что 6 из 6 прогнозируем процесс и затем оценить прогноз как цепочку множество событий с множеством последствий. Задача настроить нейросеть таким образом, чтобы она находила аномальные явления в ГСЧ в поведении игроков. Бигдата /Big Data +машинное обучение / Machine Learning + VR / виртуальная реальность помогают "увидеть процесс в режиме реального времени". |
| |
Вуаля, и у нас собственный ИИ / Искусственный интеллект, который прогнозирует лотерею круче оператора. |
| |
Искусственный интеллект: Бигдата /Big Data +машинное обучение/Machine Learning + VR / виртуальная реальность в2015 году |
| |
 |
| |
Только ИИ построенный на Big Data /Machine Learning / VR может достаточно резво оценить прошлое и заглянуть в краткосрочное будущее, которое сплетает воедино: время, события и сигнатуры. Жаль, что игроки в это не верят и счастье, что организаторы лотерей тоже в это не верят. |
| |
Многослойный анализ лотерей типа #cnjkjnj 5x36, 6x45, 7x49, 12x24, который оценивает множество критериев не связанных, напрямую с выпавшими комбинаций лотерей.
Например, чтобы анализировать Гослото 6 из 45 ru необходимы вычислительные мощности, которые легко оперируют цифрами 1,9092 с 140 нулями, а ещё нужны программы и люди, оборудование, инструменты, которые придумают алгоритмы поиска аномалий в генетического кода лотереи. Но только визуальный или графический 3d или 4d интерфейс пользователя позволяет взглянуть в самые глубинные процессы результатов лотерей. Объединение нейросетей + 3d + и оператора в единое целое, значительно повышает прогнозируемость результатов лотереи.
4Dчто это?. Это симбиоз из Big Data БОЛЬШИЕ массивы данных + Machine Learning алгоритмы само обучаемых нейросетей +VR 3D виртуальной реальности всё это объединяет временной фактор принятия решения.
|
Пример многослойного анализа игры Гослото 6*45 при создании синдиката на основании #машинного обучения в 2020 году |
| |
|
|
|
| © 4D новости анализ статистика прогнозы результатов лотерей работа и оценка рисков на базе искусственного интеллекта в 2024 году |
|
|
