ห้องวิเคราะห์ AI (AI Analysis Center)
เจาะลึกการทำงานของโมเดลทั้ง 100 ตัว — ใช้ข้อมูลอะไร คิดอย่างไร ผลย้อนหลังเป็นอย่างไร และทำไมระบบจึงสรุปเลขเด่นแบบนั้น
AI CONSENSUS ENGINE
รวมผล 100 โมเดลที่มีข้อมูลAI Consensus
+27.8%
ความเห็นสอดคล้อง
8 / 100 โมเดล
เลือกเลข 6 เป็นอันดับ 1
+100% = โมเดลชี้ไปที่เลขเดียวกันทั้งหมด · 0% = ไม่สัมพันธ์กัน · ค่าลบ = เห็นขัดแย้งกัน
| กลุ่ม AI | ความเห็น | ตัวอย่าง |
|---|---|---|
| สถิติและความถี่ | +26% | 22/22 |
| แมชชีนเลิร์นนิง | +14% | 15/15 |
| โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | +70% | 12/12 |
| ฟิสิกส์ & เครื่องจักร | -1% | 12/12 |
| รางวัลอื่นในงวด | +5% | 12/12 |
| พฤติกรรมของชุดตัวเลข | +18% | 10/10 |
| เวลา & ฤดูกาล | +30% | 8/8 |
| ตรวจสอบความสุ่ม | +77% | 9/9 |
เลขเด่นรายหลัก (Top Numbers by Position)
กดเลขเพื่อดูว่าโมเดลใดเลือกหลักแสน
12 โมเดล เลือกเลข 8
ความสอดคล้องในหลักนี้ +4%
หลักหมื่น
14 โมเดล เลือกเลข 3
ความสอดคล้องในหลักนี้ +9%
หลักพัน
24 โมเดล เลือกเลข 7
ความสอดคล้องในหลักนี้ +3%
หลักร้อย
23 โมเดล เลือกเลข 5
ความสอดคล้องในหลักนี้ +10%
หลักสิบ
36 โมเดล เลือกเลข 0
ความสอดคล้องในหลักนี้ +7%
หลักหน่วย
18 โมเดล เลือกเลข 4
ความสอดคล้องในหลักนี้ +8%
AI VOTING SYSTEM
100 โมเดลมีสิทธิ์โหวตโมเดลแต่ละตัวโหวตเลขที่ตัวเองให้น้ำหนักสูงสุด (เฉลี่ยทั้ง 6 หลัก) โมเดลที่ผ่านการทดสอบย้อนหลัง ได้ดีกว่าจะมีน้ำหนักเสียงมากกว่า และโมเดลที่ไม่มีข้อมูลรองรับไม่มีสิทธิ์โหวต
- 529 เสียง33.9%
- 916 เสียง11.2%
- 714 เสียง14.7%
- 114 เสียง13.9%
- 68 เสียง8.3%
- 36 เสียง6.0%
- 46 เสียง5.0%
- 84 เสียง3.7%
- 22 เสียง2.1%
- 01 เสียง1.1%
สถานะการทำงานของ AI 100 โมเดล
มีผลต่อเลขที่แนะนำ 100 โมเดล (100%) — โมเดลที่ไม่มีข้อมูลรองรับ ถูกตั้งน้ำหนักเป็น 0 ตามหลักการของระบบ
100
/ 100 โมเดล
AI CONSENSUS HEATMAP
โหวตของโมเดล ไม่ใช่โอกาสออกสัดส่วนโมเดลที่เลือกเลข 0-9 เป็นอันดับ 1 ของแต่ละหลัก (จาก 100 โมเดลที่มีข้อมูล)
AI ที่มีน้ำหนักสูงสุด (Top Weighted AI)
| # | AI Module | น้ำหนัก | Backtest |
|---|---|---|---|
| 1 | Stacking (shrink 0.1)โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | 1.45% | 30.5% |
| 2 | Stacking (shrink 0.2)โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | 1.45% | 30.5% |
| 3 | Stacking (shrink 0.3)โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | 1.45% | 30.5% |
| 4 | Stacking (shrink 0.4)โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | 1.45% | 30.5% |
| 5 | Ensemble B (t=0.8)โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | 1.40% | 32.0% |
AI Learning
โมเดลทุกตัวอ่านข้อมูลชุดเดียวกัน จึงมีเวลาเรียนรู้ล่าสุดตรงกัน ระบบจะประมวลผลใหม่เมื่อข้อมูล ผลรางวัลมีการอัปเดต หรือเมื่อผ่านไป 15 นาทีนับจากการคำนวณครั้งล่าสุด
แหล่งข้อมูลที่ใช้วิเคราะห์
มีข้อมูล 6/9- ผลรางวัลย้อนหลัง100 โมเดลใช้391 งวด · ผลรางวัลจากสำนักงานสลากกินแบ่งรัฐบาล (GLO)
- ลำดับผลระหว่างงวด25 โมเดลใช้ความสัมพันธ์ของงวดต่อเนื่อง ใช้ในโมเดล Markov / พฤติกรรม
- วันที่งวด (1/16)8 โมเดลใช้แยกงวดวันที่ 1 และวันที่ 16 ออกจากกัน
- เดือนและไตรมาส8 โมเดลใช้ใช้เปรียบเทียบเฉพาะงวดที่อยู่ในบริบทเวลาเดียวกัน
- รางวัลอื่นในงวด (เลขหน้า/เลขท้าย 3 ตัว, เลขท้าย 2 ตัว)12 โมเดลใช้อีก 5 หมายเลขต่องวดจากประกาศทางการ ใช้ในกลุ่มโมเดลรางวัลอื่นในงวด
- วิดีโอถ่ายทอดการออกรางวัล (NBT ช่อง 11 / ช่องทางการกองสลาก)0 โมเดลใช้ใช้ยืนยันที่มาของผลรางวัลว่าตรงกับการออกรางวัลจริง (ดูผลตรวจที่หน้าผลย้อนหลัง › รายงานความโปร่งใส) — ไม่ได้ใช้วิเคราะห์ภาพเพื่อทำนายเลข
- ข้อมูลอุปกรณ์จับรางวัลยังไม่มีข้อมูลชุดลูกบอล/โถที่ใช้ในแต่ละงวด ยังไม่มีข้อมูลเปิดเผยที่นำมาใช้ได้
- ข้อมูลสภาพแวดล้อมยังไม่มีข้อมูลอุณหภูมิ ความชื้น ยังไม่มีข้อมูลที่จับคู่กับงวดได้
- ข้อมูลผู้ปฏิบัติงานและเวลาระดับวินาทียังไม่มีข้อมูลต้องได้จากวิดีโอหรือบันทึกของผู้จัด ยังไม่มีข้อมูล
ระบบไม่สร้างข้อมูลที่ไม่มีขึ้นมาเอง โมเดลที่ต้องใช้ข้อมูลในรายการสีเหลืองจึงถูกตั้งน้ำหนักเป็น 0 และไม่มีอิทธิพลต่อเลขที่แนะนำ
ผลการทำงานรายโมเดล (AI Modules Performance)
| # | AI Module | กลุ่ม | ความสอดคล้อง | น้ำหนัก | สถานะ | Backtest | แนวโน้ม |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 46 | Stacking (shrink 0.1)600 งวด | โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | +79% | 1.45% | ทำงาน | 30.5% | |
| 47 | Stacking (shrink 0.2)600 งวด | โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | +79% | 1.45% | ทำงาน | 30.5% | |
| 48 | Stacking (shrink 0.3)600 งวด | โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | +79% | 1.45% | ทำงาน | 30.5% | |
| 49 | Stacking (shrink 0.4)600 งวด | โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | +79% | 1.45% | ทำงาน | 30.5% | |
| 42 | Ensemble B (t=0.8)600 งวด | โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | +75% | 1.40% | ทำงาน | 32.0% | |
| 43 | Ensemble B (t=1)600 งวด | โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | +74% | 1.40% | ทำงาน | 32.0% | |
| 44 | Ensemble B (t=1.3)600 งวด | โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | +74% | 1.40% | ทำงาน | 32.0% | |
| 45 | Ensemble B (t=1.6)600 งวด | โมเดลเชิงลึก (Ensemble) | +74% | 1.40% | ทำงาน | 32.0% | |
| 04 | ความถี่รายหลัก 192 งวด192 งวด | สถิติและความถี่ | +81% | 1.28% | ทำงาน | 32.2% | |
| 36 | Naive Bayes ผสม (t=0.9)300 งวด | แมชชีนเลิร์นนิง | +69% | 1.26% | ทำงาน | 31.7% |
แสดง 1-10 จาก 100 โมเดล
AI Confidence Timeline (ผลย้อนหลังของผลรวมทั้งระบบ)
เฉลี่ยเคลื่อนที่ 12 งวด · 60 จุดคำเตือน
ผลการวิเคราะห์ของ AI ทุกตัวในหน้านี้ใช้เพื่อการศึกษาและประกอบการตัดสินใจเท่านั้น ไม่สามารถทำนายหรือรับประกันผลรางวัลได้ · ทุกเปอร์เซ็นต์ในหน้านี้เป็นค่าที่วัดจากข้อมูลย้อนหลัง ไม่ใช่ความน่าจะเป็นที่เลขจะออก · การจับรางวัลที่เป็นธรรมเป็นเหตุการณ์อิสระ ทุกเลขมีโอกาสเท่ากันทุกงวด