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11月6日 11R　マイルチャンピオンシップ GⅠ
　　　15:40発走予定
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　　JRA 重賞特集2：
京都 11R　エリザベス女王杯 GⅠ
　　　15:35発走予定
　　　≫エリザベス女王杯（GⅠ）出馬表 レース期待値計算
　　JRA 重賞特集3：
11月6日福島 11R　福島記念 GⅢ
　　　15:20発走予定
　　　≫福島記念（GⅢ）出馬表 レース期待値計算
　　JRA 重賞特集4：
11月6日京都 11R　デイリー杯2歳ステークス GⅡ
　　　15:45発走予定
　　　≫デイリー杯2歳ステークス出馬表 レース期待値計算
　　JRA 重賞特集5：
11月6日東京 11R　東京中日スポーツ杯武蔵野ステークス GⅢ
　　　15:35発走予定
　　　≫東京中日スポーツ杯武蔵野出馬表 レース期待値計算
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地方競馬AI(7)直近支：+153,590円　※AIに投票を任せるため経費対象計上に対象レース数：267R　的中R数：46R　的中率：17.23%　回収率：160.95%
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競馬予想でAIを使い馬券回収率向上を達成することが可能です。
実際に予想AIはどう進化していくのかという疑問について、わかりやすく解説します。
予想はただ当てることにとどまらず、いかに「お金を維持し増やせるか？」ということにも重きを置く必要があります。
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AI機械学習のフレームワークを使って競馬、競輪、競艇の結果を分析することは可能ですが、具体的には次のような手順が必要になります。 競馬競争データを収集します。このデータには、競馬場、日付、競走名、馬名、選手情報などが含まれます。 データを整理します。このデータを整理することで、必要な特徴量を抽出したり、欠損値を埋めたりすることができます。 モデルを構築します。このモデルは、競馬競争の結果を予測するために、学習データを使ってトレーニングされます。 モデルを評価します。このモデルを評価することで、予測精度や改善すべき点などを判断することができます。 適切なデータを準備し、適切なモデルを選択し、適切な手法を適用することが重要です。結果予測に関連したリスクもあることから、正確な分析結果を得るためには、専門家の意見やアドバイスを必ず参考にすることをお勧めします。 数学的なアプローチを用いた競馬予想は長い歴史があります。このようなグループは、当時最新の統計数学を駆使して競馬データの分析を行い、予想を行っていました。これにより、一般の予想よりも正確な結果を出すことができました。しかし、競馬予想は常に要因が多数存在するため、完全に正確な予想を行うことは難しいとされています。このようなグループがいかに成功していたかについては、詳細な情報が不足しているためわかりませんが、競馬予想に関する研究や技術の進歩により、今後より正確な予想ができるようになることが期待されています。