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ディープラーニング（ニューラルネットワーク）を用いた競馬レース分析には、Pythonを使用することができます。以下は、一般的な手順です。
データの収集：競馬のレースデータをスクレイピングなどで収集します。日本の競馬の場合、JRA（日本中央競馬会）が提供するデータを使用することができます。
データの前処理：収集したデータを整形し、分析しやすい形に整えます。例えば、馬の能力値や過去のレース成績などを数値化します。
ニューラルネットワークの構築：PythonのDeep LearningフレームワークであるTensorFlowやPyTorchなどを使用して、ニューラルネットワークを構築します。例えば、馬の能力値や過去のレース成績を入力とし、勝利する確率を出力するようなネットワークを構築することができます。
学習：構築したニューラルネットワークを学習させます。学習には、収集したデータを用いて、ネットワークの重みを調整することが必要です。
予測：学習が完了したネットワークを使用して、新しいデータ（レース）の予測を行います。例えば、あるレースに出走する馬の情報を入力とし、勝利する確率を出力することができます。
精度の評価：予測の精度を評価します。精度が不十分であれば、ネットワークの構造を変更するなどの改善を行う必要があります。
以上が、ディープラーニング（ニューラルネットワーク）を用いた日本の競馬レース分析の一般的な手順です。ただし、競馬予想には多くの要素があり、データの収集や前処理、ネットワークの構築などが容易ではないため、専門的な知識が必要となります。
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