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  Intelli Bet!(競馬) 
   🐴とは?

【競艇AI】
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  JRA 重賞特集1:
6月30日福島 11R JRA70周年記念 ラジオNIKKEI賞 GⅢ
   15:35発走予定

   ≫JRA70周年記念 ラジオNIKK出馬表 レース期待値計算
  JRA 重賞特集2:
6月24日小倉 11R テレビ西日本賞北九州記念 GⅢ
   

   ≫テレビ西日本賞北九州記念出馬表 レース期待値計算
  JRA 重賞特集3:
6月23日京都 11R 宝塚記念 GⅠ
   15:40発走予定

   ≫宝塚記念(GⅠ)出馬表 レース期待値計算
  JRA 重賞特集4:
6月23日小倉 11R テレビ西日本賞北九州記念 GⅢ
   

   ≫テレビ西日本賞北九州記念出馬表 レース期待値計算
ボートレースAI収支グラフ 競輪AI収支グラフ

今月収支💴 と3連単人気順出現傾向 👑 分析
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🐎【重賞馬柱・予想オッズ】🐎
中央競馬AI(3)直近計分総回収:74,130円集計分総収支:9,330円対象レース数:72R 的中R数:28R 的中率:38.89%回収率:114.4%
📈直近好調中央競馬AI収支グラフ📈
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地方競馬AI(10)直近収支:+18,130円 ※AIに投票を任せるため経費対象計上に対象レース数:334R 的中R数:227R 的中率:67.96% 回収率:117.3%
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  • 6月23日函館12R
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  • 6月23日京都11R
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  • 6月23日東京11R















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2024年6月25日10,600円 万舟的中! 2024年6月25日19,010円 万舟的中! 2024年6月25日10,340円 万舟的中! 2024年6月25日13,700円 万舟的中! 2024年6月25日12,800円 万舟的中! 2024年6月25日52,850円 万車券的中! 2024年6月25日26,260円 万車券的中!
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レース開始直前に得られる情報を元に自動投票行う事は投資競馬の第一歩で節税にも繋がります。 今や競馬自動投票をプログラミングしたりインストールしたソフトで取り組んでいる人は増えてきています。  しかしながら敷居が高いため取り組めていない人が多数と思います。 そんな出来ないを出来るツールがこのInteli Bet!です。  回収率に特に拘ったAI🧠をチョイスしボタン一つで簡単に投票が可能です。 投資の基本であるリスク分散もAIが自動で行ってくれるため安心してサービスをご利用になって下さい。        100年後も愛されるAIサービスを目指してスタッフ一同、変化に恐れず邁進してまいります。




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🐴自動投票システムと投資競馬AI

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

投資競馬でオッズ構成傾向を学習

 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を駆使し実況音声をテキストに自動変換、レース映像のデータ、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した。 結果としてはレース直前ぎりぎりまで解析した情報が一番、的中精度が高くなることがわかりましたが、買い目のセットに時間がかかり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+自動投票を駆使し通常では届きにくい回収率を目指したシステムになりました。  これをWEBサービス化して是非皆さんで体感いただきたかったため、Intelli-Bet!では100回無料からお試しいただけるようにしておりますので是非ご利用ください。


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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。
しっかりした利益の積み重ねが、AI自動投票の特徴です。
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。