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4月28日京都 11R 天皇賞 春 GⅠ
   15:35発走予定

   ≫天皇賞(春)(GⅠ)出馬表 レース期待値計算
  JRA 重賞特集2:
4月24日京都 11R ユニコーンステークス GⅢ
   

   ≫ユニコーンステークス(GⅢ出馬表 レース期待値計算
  JRA 重賞特集3:
4月24日東京 11R JRA70周年記念 テレビ東京杯青葉賞 GⅡ
   

   ≫JRA70周年記念 テレビ東京出馬表 レース期待値計算
  JRA 重賞特集4:
4月24日 11R NHKマイルカップ GⅠ
   

   ≫NHKマイルカップ(GⅠ)出馬表 レース期待値計算
  JRA 重賞特集5:
4月23日京都 11R ユニコーンステークス GⅢ
   

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二重課税と投資競馬

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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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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。