AI경마는 레이스 기록, 말 상태, 기상 데이터를 결합해 확률을 산출합니다. 첫 단계인 데이터 정제는 소스 통합과 이상치 제거를 포함합니다. 0.2초 차이는 우승 확률에 큰 영향을 줄 수 있어 정밀함이 필요합니다.

두 번째는 머신러닝으로 트랙 상태와 출발 위치의 상호작용을 학습합니다. 특징 공학은 풍속과 출발 자리 조합 등 숨은 패턴을 찾아냅니다. 앙상블은 단일 모델보다 예측 정확도를 7~12% 개선하며 기대값 계산이 핵심입니다.

세 번째는 백테스트와 리스크 관리로 성능을 검증하고 변동성에 대비합니다. 설명가능성으로 핵심 변수를 확인해 과적합을 줄이는 것이 중요합니다. AI경마는 도구로서 데이터 해석과 경험의 결합이 성공의 열쇠이며 소액 테스트로 시작하세요.

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