제가 전문가의 시선으로 설명하자면 AI경마는 단순한 점수 계산이 아니라 다양한 데이터의 결합입니다.
경주 기록, 기수와 조교사의 통계, 말의 물리적 지표와 트랙 상태까지 포함되며 센서와 영상에서 추출한 정보가 핵심입니다.
특히 GPS 속도와 가속도, 심박 변동성 등 미세한 생체·운동 데이터가 예측 변수로 떠오르고 있어 기존 방식과 다른 인사이트를 제공합니다.

두번째 핵심은 데이터 수집과 특성 엔지니어링이며 동일한 레이스라도 시간대, 코스, 기상 조건을 분해해 변수로 만드는 작업이 필요합니다.
예를 들어 코너 통과 속도의 변화량이나 출발 후 200m 구간의 가속 패턴 같은 세부 지표는 승률과 상관관계를 보입니다.
실무에서는 최근 2~3년 분량을 계절과 거리별로 분리해 학습시키는 방식이 흔합니다.

세번째는 머신러닝 모델 선택과 실전 적용으로 회귀·분류·순환신경망, 부스팅 계열을 조합하는 앙상블이 자주 활용됩니다.
모델은 개별 말의 승산을 확률로 출력하고 그 확률을 기반으로 배당 기대값을 계산해 배팅 전략을 세웁니다.
마지막으로 리스크 관리를 통해 자금비중과 손실 한도를 정하는 것이 중요하며 이는 장기 수익성의 핵심입니다.

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