AI경마는 경주 데이터를 결합해 승률과 패턴의 가능성을 제시합니다. 전문가는 먼저 데이터 수집의 범위와 품질을 엄격히 따집니다. 출전마 기록, 기수 성적, 트랙과 기상, GPS·분리속도·영상 같은 세밀한 지표가 핵심입니다.

두번째는 모델링으로 특성 선택과 과적합 방지를 위한 검증이 관건입니다. 회귀·분류·순차모델을 조합하고 교차검증과 백테스트로 성능을 평가합니다. 실전에선 수만 건의 과거 레이스와 센서 데이터가 예측력을 크게 좌우합니다.

세번째는 결과의 해석과 리스크 관리로, AI는 도구일 뿐 해답은 아닙니다. 예측 확률은 자금배분 규칙과 전문가 관찰로 보완해야 합니다. 작게 실험하고 데이터를 갱신하면 AI경마의 가치를 검증할 수 있습니다.

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