AI경마는 과거 성적, 기수 정보, 코스 조건, 기상 등 방대한 데이터를 기반으로 패턴을 찾아냅니다. 첫 단계는 데이터 정제로 노이즈를 제거하고 중요한 피처를 추출해 예측의 토대를 만듭니다. 다음으로는 머신러닝과 딥러닝 모델을 선택해 트랙별, 거리별 성능을 학습시키며 일반화합니다.

세 번째는 확률 모델로 개별마의 승률과 조합별 기대값을 계산해 배당과 리스크를 평가하는 과정입니다. 실전에서는 모델 출력과 현장 정보, 최근 컨디션을 결합해 베팅 전략과 자금관리 원칙으로 손실을 통제합니다. AI경마는 완전한 해답이 아니라 가능성을 높이는 도구이며 데이터의 품질과 해석 능력이 결과를 좌우합니다.

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