1. 데이터 수집 및 분석
경주마의 기록(출전 횟수, 승률, 순위)

기수(조교사 및 소속팀) 정보

날씨 및 경주 조건(비, 바람, 트랙 상태)

베팅 패턴(인기 마번, 배당률 변화)

2. 머신러닝 모델 활용
딥러닝(ANN, LSTM): 과거 데이터를 학습하여 패턴을 찾음

랜덤 포레스트: 변수 간 상관관계를 분석

XGBoost: 성능이 좋은 부스팅 알고리즘 활용

3. 예측 모델 설계
입력 데이터 정리 (레이스 조건, 말의 체중 변화 등)

주요 변수를 선정하여 모델 학습

베팅 전략(단승, 복승, 삼쌍승)과 조합

4. 성능 평가 및 조정
과거 경주 데이터로 테스트

예측 정확도 및 수익률 분석

데이터 업데이트 및 모델 개선

5. 실전 적용 및 전략 개선
실시간 데이터 반영

AI가 추천하는 말과 배당률 비교

손실 방지 전략 설정 (배팅 금액 조정)

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