AI경마의 핵심은 방대한 데이터에서 시작합니다. 경주 기록, 기수와 말 컨디션, 트랙 상태 등은 모두 데이터로 수집되고 전처리됩니다.
실무에서는 10년 이상의 과거 기록과 GPS·가속도 같은 센서 데이터를 결합해 특징을 만듭니다. 노이즈 제거와 시간 가중치는 예측 정확도를 크게 좌우합니다.
두번째는 모델링입니다. 머신러닝과 딥러닝을 조합한 모델이 각 말의 승률 분포를 추정하고 앙상블로 안정성을 높입니다.
설명가능성 기법으로 어떤 변수가 영향력이 큰지 파악해 해석 가능한 예측을 만듭니다. 이는 단순한 확률 제시를 넘어 전략 수립에 도움됩니다.
세번째는 베팅 적용입니다. 모델 출력은 확률이므로 배당과 비교해 기대값을 계산해야 합니다. 예컨대 모델이 어느 말의 승률을 25%로 예측하면 배당 5.0에서 장기적 이득 가능성을 검토합니다.
마지막 실전 팁으로는 엄격한 백테스트와 자금관리, 시장의 편향을 이용한 전략이 필수입니다. AI는 확률을 개선하지만 확실한 승리를 보장하지 않으므로 리스크 관리를 항상 병행해야 합니다.

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