Rede neural para Mega-sena em Colab + Keras

Como tudo começou

Resolvi aprender um pouco sobre implementação de redes neurais, e um bom projeto para começar é montar uma rede para prever os resultados da mega-sena. Os mais racionais vão dizer que isso é perda de tempo pois, o sorteio sendo aleatório, não é possível a rede aprender nenhum comportamento ou padrão. Bom, isso não importa, só de conseguir montar a rede e não gerar erros na execução já está de bom tamanho para começar.

Começei como acho que todo mundo começa: com linux e python. Baixei os pacotes com pip, e tudo ficou uma merda, com zilhões de versões diferentes, um monte dependencia incompreenssível e sem solução do tipo pacote A precisa do pacote B, que precisa do pacote C que não é compativel com o pacote A. O começo é difícil.

Ai conheci  Anaconda. Isso facilita muito a vida de quem esta começando. Vem tudo bunitinho e a maioria das coisas funciona de primeira. O Jupyter notebook vem instalado e funcionando, assim como os framework de inteligencia artificial como o tensorflow funcionam com facilidade. Começo a rodar diferentes exemplos e percebo que a minha máquina é muito ruim, e serve só para fazer fofoca do facebook e ver youtuber mané. Para rede neural falta memória, falta velocidade e qualquer aplicação boba leva muito tempo para processar.

Encontrando o Colab

Então, por acaso, no meu caminho, aparece o Colab, uma plataforma do Google. As máquinas virtuais alí tem mais memoria RAM que todos meus computadores juntos, e placas GPUs que preciso vender o carro para comprar uma. E tudo de graça. Fora que a conexão de internet dessas máquinas é muito rápida, assim posso baixar qualquer coisa da internet rapidamente na máquina virtual. Beleza, posso continuar com meu computador vagabundo e fazer minhas redes no Colab. Meu computador virou um mero terminal ;-)

O link para o Colab é esse aqui:

https://colab.research.google.com/

E Keras?

Junto com o Colab, descobri o Keras. De inicio achei que Keras era coisa de vagabundo preguiçoso que não queria se importar com os detalhes mais profundos de programação da rede neurais. Coisa de chefe: só fala oque quer, e os outros que se virem para conseguir fazer o negócio funcionar. E era isso mesmo!!! Keras é fácil, funciona e remove boa parte da complicação que vc não quer ter enquanto aprende algo novo. Seria o similar do seguinte: Python é muito facil, e C tem um monte de detalhes que vc precisa saber para utilizar. Keras é o Python, e tensorflow é o C. E Keras já vem instalado dentro da máquino do Colab, dentro do pacote do tensorflow. Nada mais fácil que isso.

E a Mega? Eu quero grana...

Como aprendizado montei um tutorial rápido de como utilizar o Colab, baixar arquivo de resultados da mega-sena no site da Caixa, processar e testar diferentes redes neurais em Keras. O arquivo esta no link abaixo, e pode ser aberto no Colab, procure por um link na página

https://github.com/JairoRotava/Colab_studies/blob/master/megasena_keras.ipynb

Mas não vá acreditar que isso vai em algum momento acertar os resultados da mega. Esse estudo também pode conter erros teóricos, não fazer sentido. Mas é uma boa forma de começar e aprender a sintaxe dos comandos em python e keras.

Boa sorte