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   🐴とは?

【競艇AI】
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  12月9日中京 11R 中日新聞杯(GⅢ)
   15:35発走予定

   ≫中日新聞杯(GⅢ)出馬表 レース期待値計算
  JRA 重賞:
  12月10日阪神 11R 阪神ジュベナイルフィリー
   15:35発走予定

   ≫阪神ジュベナイルフィリー出馬表 レース期待値計算
  JRA 重賞:
  12月10日中山 11R カペラステークス(GⅢ)
   15:35発走予定

   ≫カペラステークス(GⅢ)出馬表 レース期待値計算
  地方競馬重賞:
  12月14日川崎 11R 昨年分析:全日本2歳優駿
   20:10発走予定

   ≫昨年分析:全日本2歳優駿出馬表 レース期待値計算
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二重課税と投資競馬

 ちかごろ世間では競馬の二重課税のことがしきりに叫ばれ始めています。 競馬を投資として扱っていくという考えであるならば、予想せず統計的アプローチとの相関性から新しい手法を研究し 世の中に発表していくべきだという考えのもとサービスを企画しました。是非たくさんの方に実感いただければと思いますので 何卒よろしくお願いします。                   おすすめAI 最強AI★


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馬券における回収率と的中率

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 馬券というのは、馬の強さと投じられ形成されたオッズが乖離しているゾーンを狙うことで 利益に結びつきます。 ただしそのゾーンがどこかという事を見出すことは容易ではありません。 そこでAIを駆使し過去~直近のオッズ構成傾向を学習させながら自動でピックアップし自動で解析を行います。 結論としてはレース直前の解析情報が一番制度が高くなりますがそれでは購入に間に合わないというリスクが存在するため AI+自動投票を駆使し届きにくい回収率を目指したシステムを作り上げました。  是非皆さんで体感いただきたいため無料からお試しいただけます! 
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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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予想に必要な無数のパラメータを深層学習ニューラルネットワーク型のアーキテクチャで訓練しており自動的に整理、対比してタスク管理し予想を生成するプロセス管理を行わせています。
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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。