Arquitectura de Datos de PronosoftMX

Nuestra metodología no se basa en corazonadas. Es el resultado de la integración de tres pilares tecnológicos: Aprendizaje Supervisado, Visión Artificial y Análisis Bayesiano.

Machine Learning (Random Forest)

Utilizamos algoritmos de clasificación multiclase que evalúan miles de combinaciones de resultados históricos para asignar probabilidades de Victoria, Empate o Derrota (L-E-V).

Computer Vision (OCR)

Nuestros bots de scraping utilizan tecnología de reconocimiento óptico de caracteres para leer los resultados oficiales de la Lotería Nacional en tiempo real, garantizando la fidelidad de los datos.

Smart Data Mining

Procesamos variables externas como rachas de victorias consecutivas, carga de partidos por competiciones europeas y bajas de último minuto en las plantillas.

Capas de Procesamiento

1. Entrada de Datos (Raw Data): recopilación de XML públicos y JPG de resultados oficiales semanalmente.
2. Limpieza y Normalización: eliminación de ruido estadístico y tratamiento de datos atípicos (outliers).
3. Inferencia IA: ejecución del modelo Random Forest con 10,000 estimadores independientes.

IA Audit-Ready

Nuestros algoritmos están diseñados para ser auditables. Cada predicción viene respaldada por un cálculo de entropía que indica el nivel de riesgo del encuentro.