AI경마는 대량의 경주 데이터와 센서를 결합해 패턴을 학습하는 기술입니다.
한 경주에서 수집되는 데이터가 수천 건에 달하고 GPS, 속도, 심박 정보가 포함되기도 합니다.
따라서 데이터 품질과 전처리가 예측 성능을 결정합니다.

먼저 도메인 지식을 반영한 특성공학으로 핵심 변수를 만듭니다.
다음은 모델 선택으로 앙상블과 딥러닝을 비교 검증하는 방식이 일반적입니다.
모델 평가는 교차검증과 시간 기준 테스트로 과적합을 방지해야 합니다.

실무에서는 모델의 확률을 기대값과 비교해 배팅 규칙을 세웁니다.
예를 들어 확률 30%의 말에 배당 4배 이상이면 장기적으로 유리할 수 있습니다.
단기 변동성과 외부 요인을 항상 고려해야 합니다.

모델은 시간에 따라 성능이 변하므로 지속 학습과 데이터 갱신이 필요합니다.
초보자에게는 결과와 함께 자금관리와 리스크 관리 규칙을 병행하라고 권합니다.
AI경마는 예측 도구일 뿐 최종 판단은 도메인 지식과 책임 있는 전략이 중요합니다.

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