AI경마는 운이 아닌 데이터 기반으로 승률을 높이는 접근입니다. 첫 단계는 데이터 수집으로 레이스 기록과 기수 성적, 말 컨디션, 기후 등 다양한 변수, 실제로 수백 개에 달하기도 합니다. 이들로 통계와 상관관계를 분석하면 숨겨진 패턴을 찾을 수 있습니다.

두번째는 머신러닝 모델 설계로 회귀와 분류, 시계열 기법을 조합합니다. 교차검증과 앙상블을 통해 안정성을 높이고 과적합을 줄입니다. 모델별 성능을 비교해 실전에서 쓸 최적 조합을 선정합니다.

세번째는 실전 적용으로, 베팅은 리스크 관리와 자금 배분이 핵심입니다. 소액 분산과 기대값 기반 선택으로 변동성을 통제하는 예가 대표적입니다. AI경마는 확률을 제시하며 초보자도 합리적 결정을 내리도록 돕습니다.

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