El Motor.
Un desglose completo de los algoritmos que impulsan LottoKim AI, desde estadística clásica hasta deep learning moderno.
IA aplicada a la loteria con analisis estadistico, MCMC e inferencia bayesiana.
El Motor.
Desglose completo de los 9 algoritmos que impulsan nuestros modelos. De estadistica clasica a deep learning moderno.
Investigacion fundamental
Nuestros algoritmos son implementaciones modernas de avances matematicos de grandes investigadores.
Condensacion combinatoria
Mandel uso un metodo llamado 'Condensacion combinatoria' para asegurar una victoria comprando boletos que cubrian todas las combinaciones posibles en escenarios especificos. Aunque ya no es viable comprar todos los boletos, el principio de 'condensar' el espacio de probabilidad sigue siendo clave en el analisis combinatorio moderno.
"Reduce el espacio de busqueda a un subconjunto manejable donde la densidad de probabilidad es mayor."
Entropia maxima y la loteria
En su paper 'Maximum Entropy and the Lottery', argumentan que aunque todos los numeros tienen igual probabilidad, no todos tienen el mismo valor esperado. Para maximizar retornos, conviene elegir numeros que otros evitan (alta entropia), de modo que si ganas, no compartes el premio.
"No solo ganes, gana en solitario. Evita fechas de nacimiento (1-31) y patrones visuales."
Falacia del jugador y sesgo de patrones
Los estudios muestran que los humanos crean patrones (zigzag, diagonales) cuando intentan ser aleatorios. Paradogicamente, evitar esos patrones humanos con aleatoriedad algoritmica mejora tu ventaja frente a la multitud.
"La verdadera aleatoriedad suele verse 'agrupada' o 'rara' para el ojo humano."
Fundamentos estadisticos
Ley de los grandes numeros y densidad de probabilidad
Simulacion Monte Carlo con cadenas de Markov
Monte CarloMarkov Chain Monte Carlo es un metodo para muestrear distribuciones de probabilidad. Al construir una cadena de Markov con la distribucion deseada como equilibrio, se obtiene una muestra tras cierto numero de pasos.
Ejecutamos 100,000+ pasos para crear un 'mapa de calor' de estados probables. Esto ayuda a identificar numeros que estadisticamente deben volver a la media.
Esencial para equilibrar numeros 'calientes' y 'frios'.
Analisis de patrones de Gianella
CombinatoriaBasado en la investigacion de Renato Gianella ('The Geometry of Chance'), sostiene que los numeros siguen patrones predecibles segun la Ley de los Grandes Numeros.
El algoritmo compara conjuntos con plantillas 'LotoRainbow' y filtra combinaciones con probabilidad extremadamente baja en distribuciones reales.
Filtra combinaciones matematicamente poco probables.
Inferencia bayesiana
ProbabilidadLa inferencia bayesiana actualiza la probabilidad de una hipotesis a medida que se incorpora nueva evidencia.
Con cada sorteo, el modelo ajusta el peso de cada numero. Evita sobre-reaccionar a eventos aislados.
Proporciona un modelo de probabilidad dinamico y autocorrectivo.
Machine Learning
Reconocimiento de patrones no lineales
XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
EnsembleImplementacion escalable y precisa de gradient boosting. Muy usado en competiciones de Kaggle.
Construye miles de arboles de decision secuenciales; cada arbol corrige errores del anterior.
Potente para datos tabulares con interacciones complejas.
Random Forest
Arboles de decisionEnsemble que construye multiples arboles y promedia resultados para reducir overfitting.
Construye arboles en paralelo y promedia resultados independientes.
Aporta estabilidad y evita memorizar ruido del pasado.
Algoritmo genetico
EvolutivoHeuristica inspirada en la evolucion de Darwin. Selecciona y combina las mejores soluciones.
Partimos de sets aleatorios, los mas 'aptos' se cruzan, y se introducen mutaciones para evitar estancamiento.
Excelente para escapar de optimos locales y hallar soluciones creativas.
Deep Learning
Comprension de secuencias y estructura
Long Short-Term Memory (LSTM)
RNNTipo de red recurrente diseñada para reconocer patrones en secuencias.
Mantiene un 'estado' para recordar dependencias largas y capturar patrones temporales.
Captura la naturaleza temporal de los sorteos.
Transformer (Self-Attention)
AttentionArquitectura detras de GPT y BERT. Usa auto-atencion para ponderar la relevancia de cada parte.
Analiza todo el historial simultaneamente y calcula atencion entre pares de numeros.
Estado del arte para relaciones ocultas en grandes datos.
Graph Neural Network (GNN)
Teoria de grafosMetodos que infieren sobre datos representados como grafos.
Modelamos numeros como nodos y co-ocurrencias como aristas; la GNN infiere enlaces faltantes.
Visualiza la 'red social' de numeros.