| Plataforma de Análise Mega-Sena
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Concurso D1D2D3D4D5D6
Frequência dos Números
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6 menos frequentes:
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Rede Neural TensorFlow.js
Perceptron multicamada treinado com 0 sorteios da Mega-Sena
Arquitetura: Entrada(10×60 binário) → Densa(256, ReLU) → Dropout(0,3) → Densa(128, ReLU) → Dropout(0,2) → Densa(64, ReLU) → Densa(60, Sigmoid)
O modelo usa uma janela deslizante de 10 sorteios, codificando cada um como um vetor binário de 60 bits. Ele aprende padrões de co-ocorrência de números e sequências temporais.

Aviso: Sorteios de loteria são eventos aleatórios. Redes neurais não conseguem prever resultados verdadeiramente aleatórios. Este é um demonstrativo técnico das capacidades do TensorFlow.js — não é aconselhamento financeiro.