Mit einer Analyse historischer Daten ab 1955
Die Dauer das Modell zu trainieren ist stark davon abhänging, ob eine NPU (Neural Processing Unit) im ausführenden Device vorhanden ist. Diese ist in der Lage komplexe Matrizenoperationen effizienter durchzuführen als herkömmliche CPU-Prozessoren.
Selbst wenn die »KI-LSTM Vorhersage« eine "hohe Konfidenz" von z.B. 85% anzeigt, bedeutet das nicht, dass die Vorhersage zu 85% richtig liegt. Es bedeutet nur, dass das Modell selbst sehr sicher ist – ein klassisches Beispiel für »Overconfidence bei Overfitting«!
Das KI LSTM-Modell (Long Short-Term Memory) ist eine spezielle Art von künstlichem neuronalem Netz, das im »Deep Learning« eingesetzt wird, um Muster in sequenziellen Daten oder Zeitreihen zu erkennen und vorherzusagen. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen besitzt es ein »Gedächtnis«, wodurch es Informationen über längere Zeiträume speichern, aktualisieren und abrufen kann.
Dieses KI-Modell arbeitet probabilistisch, um komplexe Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Ein »statistisches Wahrscheinlichkeitsmodell« arbeitet eher deduktiv und versucht Zusammenhänge in Daten zu verstehen und zu erklären.Lädt alle Lottoziehungen seit Beginn 1955 inklusive Superzahlen.
Baut die TensorFlow.js LSTM-Architektur für die Analyse.
Trainiert die KI mit allen historischen Daten (30 Epochen).
Erstellt eine Vorhersage basierend auf dem trainierten Modell.
📅 Historischer Zeitraum: 1955-2024
🎲 Grundwahrscheinlichkeit: 1:139.838.160
🧠 KI-Architektur: LSTM mit 32 Memory-Zellen
📊 Trainingsdauer: ~30 Epochen (ca. 2-3 Minuten)
⚠️ Wichtig: KI findet nur statistisches Rauschen, keine echten Muster!