AI경마를 처음 접하는 분께 가장 중요한 것은 데이터 수집으로 예측의 기반이 됩니다.
출전표뿐 아니라 기상, 코스, 체중 변화, 조교 기록 등 다양한 변수를 장기간 모아야 합니다.
GPS나 가속도계의 초당 데이터가 있으면 속도 변화나 회복력 같은 숨은 지표를 파악할 수 있습니다.

두 번째는 모델 학습으로 회귀와 분류를 적절히 결합하고 과적합을 방지해야 합니다.
현장에서는 딥러닝으로 추세를, 부스팅으로 세부를 다루는 하이브리드가 효과적입니다.
데이터 질이 좋을 때 약 10~25%의 실질 성과 개선을 기대할 수 있다는 보고가 있습니다.

세 번째는 해석 가능성과 실전 적용으로 모델 근거를 확인해 베팅에 반영해야 합니다.
상위 3두의 결합표와 예상 손익, 리스크 분산 시뮬레이션을 함께 활용하면 판단이 수월해집니다.
AI경마는 도구일 뿐이며 경험과 병행해 소액으로 테스트하며 전략을 확장하는 것을 권합니다.

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