AI경마는 단순한 확률 계산이 아니라 현장의 세밀한 정보를 데이터로 바꾸는 작업에서 출발합니다. 특히 데이터 전처리 단계에서 출전마의 최근 성적, 말 체중 변화, 트랙 상태, 기수 정보와 심박수 같은 비정형 데이터를 정규화하고 결측값을 처리하는 일이 핵심입니다. 현장에서는 출발 게이트와 당일 기온 차가 단거리 성적에 의외로 큰 영향을 주는 사례가 많습니다.

다음은 모델 설계와 학습으로, 여러 알고리즘을 결합한 앙상블이 단일 모델보다 실전 안정성을 높입니다. 머신러닝 모델은 회귀, 분류, 시계열을 조합해 기대 성적을 점수화하고 교차검증으로 가중치를 정하며 종종 트랙별 모델을 별도로 운용합니다. 또한 과거 기록과 실시간 베팅 흐름을 함께 학습해 시장 편향을 보정하는 방식이 사용됩니다.

마지막으로 예측을 베팅에 적용하는 과정과 리스크 관리가 필수입니다. 확률 기반 배당 분배와 손실 한도 설정, 포지션 조절을 모델의 불확실성 지표와 연동해 자금 관리를 자동화합니다. AI경마는 통계와 현장 경험을 결합해 의사결정을 돕지만 결과는 항상 확률적임을 인식해야 합니다.

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