📌ナンバーズAI予測Shooter＠Pythonと機械学習を駆使した最新100回の中短期予測モデルでロックオン※法人プロジェクト
📌AI予測Shooter(シューター)の強み
ナンバーズAI予測Shooterは直近100回の抽選結果に基づく精密な予測を専門とするアカウントです。中短期トレンドを示すデータを活用し、迅速かつ正確な予測を提供します。
データのパターンを解析することで高精度な予測を実現します。ythonによるデータ分析と機械学習モデルを駆使し、ナンバーズ3＆4の中短期予測に強みを持ちます。
📌過去AI予想的中実績公開
S:ストレート的中🎊 B:ボックス的中🎊
【2025年】
02月13日(木)▶ナンバーズ3📌B🎊11,700円
02月12日(水)▶ナンバーズ3📌B🎊11,300円
02月11日(火)▶ナンバーズ4📌B🎊53,000円
02月03日(月)▶ナンバーズ3📌S🎊48,200円
01月28日(火)▶ナンバーズ3📌B🎊10,900円
01月27日(月)▶ナンバーズ4📌B🎊13,400円
01月24日(金)▶ナンバーズ3📌S🎊101,300円
01月16日(木)▶ナンバーズ4📌B🎊61,800円
01月14日(火)▶ナンバーズ4📌B🎊38,900円
01月09日(木)▶ナンバーズ4📌B🎊13,100円
01月07日(火)▶ナンバーズ3📌B🎊11,300円
【2024年】
12月27日(金)▶ナンバーズ4📌B🎊40,900円
12月25日(水)▶ナンバーズ4📌B🎊119,200円
12月20日(金)▶ナンバーズ4📌B🎊42,800円
12月16日(月)▶ナンバーズ3📌S🎊110,000円
12月12日(木)▶ナンバーズ3📌S🎊42,600円
12月11日(水)▶ナンバーズ4📌B🎊41,200円
12月02日(月)▶ナンバーズ4📌B🎊49,400円
11月27日(水)▶ナンバーズ4📌B🎊33,800円
11月20日(水)▶ナンバーズ3📌B🎊19,300円
11月18日(月)▶ナンバーズ3📌S🎊42,700円
11月14日(木)▶ナンバーズ4📌B🎊44,100円
11月07日(金)▶ナンバーズ3📌B🎊16,800円
11月01日(金)▶ナンバーズ4📌B🎊19,100円
10月30日(水)▶ナンバーズ3📌S🎊45,100円
10月28日(月)▶ナンバーズ4📌B🎊40,700円
10月24日(木)▶ナンバーズ4📌B🎊90,300円
10月23日(水)▶ナンバーズ3📌S🎊102,400円
10月09日(水)▶ナンバーズ3📌B🎊22,000円
📌経験豊富なプログラマー | 18年の実績
プログラミングの世界で18年以上のキャリアを持ち、個人で多様なプロジェクトに取り組んできました。現在、法人としての活動を本格化させるため、さらなる実績を積み上げ中です。特に機械学習の分野での実績を強みに、クライアントのニーズに応える最適なソリューションを目指しています。
📌主な実績とプロジェクト
機械学習モデルの開発: 数々のデータセットを用いて予測モデルを構築。特に販売予測や需要予測の分野で実績有。
データ分析とビジュアライゼーション: 複雑なデータを視覚化し、意思決定を支援するインサイトを運営。
宝くじ当選番号予測システム: Pythonを使用して宝くじの当選番号を予測するシステムを開発し、過去のデータを活用し高精度の予測を目指す。
自動化ツールの開発: さまざまな業務プロセスを効率化する自動化ツールでクライアントの業務効率を大幅に向上。
個人ブログ・メディア運営: 機械学習やデータサイエンスに関するブログや技術記事を執筆し広く技術コミュニティで共有。
📌技術スキル
プログラミング言語: Python, R, JavaScript
フレームワーク: TensorFlow, Keras, Scikit-learn, Flask
データベース: MySQL, PostgreSQL
ツール・技術: Jupyter, Git, Docker
📌その他の活動
オンライン講座の提供: 機械学習やデータサイエンスに関するオンライン講座を提供し、多くの受講者に実践的なスキルを伝授。
コミュニティ貢献: オープンソースプロジェクトへの貢献や技術フォーラムでのアクティブな参加を通じて、技術コミュニティに貢献。
📌抽出モデル (Data Extraction)：サンプル
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time
class LotteryDataExtractor:
def __init__(self, driver):
self.driver = driver
def fetch_results(self, urls, element_class_name, split_char=','):
"""
指定されたURLリストから抽選結果を取得し、結果を配列に格納する。
"""
results = []
for url in urls:
print(f"Fetching results from {url}")
self.driver.get(url)
time.sleep(5)
elements = self.driver.find_elements(By.CLASS_NAME, element_class_name)
for elem in elements:
result = split_char.join(elem.text)
results.append(result)
return results
def fetch_results_from_table(self, urls, row_tag='tr', cell_tag='td', expected_cells=3, target_cell=2):
"""
テーブルから抽選結果を取得し、結果を配列に格納する。
"""
results = []
for url in urls:
print(f"Fetching table results from {url}")
self.driver.get(url)
time.sleep(3)
rows = self.driver.find_elements(By.TAG_NAME, row_tag)
for row in rows:
cells = row.find_elements(By.TAG_NAME, cell_tag)
if len(cells) == expected_cells:
result = ','.join(cells[target_cell].text)
results.append(result)📌予測モデル (Prediction Model)：サンプル
import numpy as np
import tflearn
class LotteryPredictor:
def __init__(self, steps_of_history, steps_of_future, units, batch_size, epochs):
self.steps_of_history = steps_of_history
self.steps_of_future = steps_of_future
self.units = units
self.batch_size = batch_size
self.epochs = epochs
def create_dataset(self, data):
"""
データセットを作成する。
"""
x, y = [], []
for i in range(0, len(data) - self.steps_of_history, self.steps_of_future):
end_idx = i + self.steps_of_history
x.append(data[i:end_idx])
y.append(data[end_idx])
x = np.array(x).reshape(-1, self.steps_of_history, 1)
y = np.array(y).reshape(-1, 1)
return x, y
def create_predict_dataset(self, data, num_predictions):
"""
予測用データを作成する。
"""
latest_x = [data[i:i + self.steps_of_history] for i in range(num_predictions)]
return np.array(latest_x)
def split_dataset(self, x, y, test_size=0.1):
"""
データセットを訓練用とテスト用に分割する。
"""
split_pos = round(len(x) * (1 - test_size))
return x[:split_pos], y[:split_pos], x[split_pos:], y[split_pos:]
def _create_model_by_tflearn(self):
"""
tflearnを使用してモデルを作成する。
"""
net = tflearn.input_data(shape=[None, self.steps_of_history, 1])
net = tflearn.lstm(net, n_units=self.units)
net = tflearn.fully_connected(net, 1, activation='linear')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', learning_rate=0.001, loss='mean_square')
model = tflearn.DNN(net, tensorboard_verbose=0)
return model
def train(self, train_x, train_y):
"""
モデルを訓練する。
"""
model = self._create_model_by_tflearn()
model.fit(train_x, train_y, validation_set=0.1, batch_size=self.batch_size, n_epoch=self.epochs)
return model
def predict(self, model, data):
"""
モデルを使用して予測を行う。
"""
return model.predict(data)プロジェクトは、ナンバーズ3およびナンバーズ4の予測を目的としています。抽選結果をウェブサイトからスクレイピングし、得られたデータを基に機械学習モデルを構築して、将来の抽選結果を予測します。予測モデルには、長短期記憶（LSTM）ネットワークを使用しています。
技術環境
Python バージョン: 3.7以上
ライブラリ:
Selenium: ウェブスクレイピング用
TFLearn: ディープラーニングモデルの構築用
TensorFlow: TFLearnのバックエンド
NumPy: 数値計算用
📌まとめ
ナンバーズAI予測Shooterは、Pythonと高度なデータ解析手法を駆使し、ナンバーズ3＆4の短期予測に強みを持っています。これにより、高精度な予測を実現し、あなたの当選確率ＵＰを目指しています
ぜひ、この機会にナンバーズAI予測Shooterを試してみてください。
ＡＩ予測を体験し、あなたのナンバーズライフを一段と充実させてください。私たちはあなたを応援しています。
🚨 注意：当サイトの当選数字予測は、当選を保証するものではありません。予測結果の利用は自己責任でお願いします。