દાયકાઓથી, ન્યુઝીલેન્ડ થોરબ્રેડ રેસિંગમાં વિજેતાઓની પસંદગી સમાન ઘટકો પર આધાર રાખે છે: ફોર્મ માર્ગદર્શિકા, તીક્ષ્ણ નજર, ટ્રેકનું થોડું જ્ઞાન અને થોડા નસીબ કરતાં વધુ. શ્રેષ્ઠ પન્ટર્સ અંતઃપ્રેરણા વિકસાવે છે - ઘોડો ક્યારે તૈયાર થાય છે, ક્યારે ટ્રેનરને યોગ્ય રેસ મળી જાય છે, ક્યારે ટ્રેકની સ્થિતિ અનુકૂળ આવે છે તેની અનુભૂતિ.
પરંતુ અંતઃપ્રેરણાની મર્યાદા હોય છે. માનવ મગજ એકસાથે કદાચ એક ડઝન ચલો પકડી શકે છે. સરેરાશ ન્યુઝીલેન્ડના ગેલોપ્સની મીટિંગમાં ડઝનેક ઘોડા, બહુવિધ જોકી અને ટ્રેનર્સ, બદલાતી ટ્રેક સ્થિતિઓ, વિભાગીય સમય, અવરોધ આંકડા અને મહિનાઓ સુધી ચાલતા ફોર્મ ચક્રનો સમાવેશ થાય છે. સૌથી તીક્ષ્ણ પન્ટર પણ ટેબલ પર પૈસા છોડી દે છે - એટલા માટે નહીં કે તેઓ ખોટા છે, પરંતુ એટલા માટે કે તેઓ સંપૂર્ણ ચિત્ર જોઈ શકતા નથી.
આ તે જગ્યા છે જ્યાં AI ચિત્રમાં પ્રવેશ કરે છે.
ન્યુઝીલેન્ડ રેસિંગ વિશ્લેષણમાં AI શું લાવે છે
મશીન લર્નિંગ ઘોડા દોડ માટે નવું નથી. હોર્સ રેસિંગ નેશન અને ટાઇમફોર્મ જેવા વૈશ્વિક પ્લેટફોર્મ વર્ષોથી આંકડાકીય મોડેલોનો ઉપયોગ કરે છે. પરંતુ તેમાંથી મોટાભાગની સિસ્ટમો મોટા વિદેશી ડેટાસેટ્સ - અમેરિકન, બ્રિટિશ, ઓસ્ટ્રેલિયન - પર બનાવવામાં આવી છે અને પછીથી વિચાર કરીને ન્યુઝીલેન્ડ માટે સ્વીકારવામાં આવી છે.
સમસ્યા એ છે કે ન્યુઝીલેન્ડ રેસિંગ ખરેખર અલગ છે. નાના ક્ષેત્રો. ઓછી મીટિંગો. ઝડપથી બદલાતી પરિસ્થિતિઓને ટ્રેક કરો. જોકી અને ટ્રેનર પેટર્ન જે આંતરરાષ્ટ્રીય સ્વરૂપને પ્રતિબિંબિત કરતા નથી. મુખ્યત્વે યુકે ડેટા પર તાલીમ પામેલા AI મોડેલને સમજાતું નથી કે રિકાર્ટનમાં સારી રીતે દોડતો ઘોડો તે રાપામાં કેમ સંઘર્ષ કરી શકે છે, અથવા અવપુની ખાતે કોઈ ચોક્કસ અવરોધ ઐતિહાસિક રીતે સોફ્ટ 6 પર કેમ ઓછો પ્રદર્શન કરે છે.
આ ઉકેલ એ એક મોડેલ છે જે ફક્ત ન્યુઝીલેન્ડના ડેટા પર તાલીમ પામેલ છે.
આગાહીઓ પાછળનો ડેટા
એક હેતુ-નિર્મિત ન્યુઝીલેન્ડ રેસિંગ AI પ્રતિ રેસ હજારો ચલોને સમાવે છે. ફક્ત સ્પષ્ટ જ નહીં - અવરોધ, વજન, તાજેતરનું સ્વરૂપ - પણ તે પેટર્ન કે જેને માનવ વિકલાંગ લોકો ભાગ્યે જ માપી શકે છે:
વિભાગીય સમય — ઘોડાએ ફિલ્ડ એવરેજની તુલનામાં તેની છેલ્લી 200 મીટર અને 600 મીટર કેવી રીતે પૂર્ણ કરી, ફક્ત તેના અંતિમ સ્થાનની જ નહીં.
ટ્રેક અને અંતર દ્વારા અવરોધ પ્રદર્શન — શું ટ્રેન્ટહામ ખાતે ૧૬૦૦ મીટરથી વધુ અંતરે આવેલો બેરિયર ૩ એ જ ટ્રીપમાં રિકાર્ટન ખાતેના બેરિયર ૩ થી આંકડાકીય રીતે અલગ છે.
ચાલુ સ્થિતિનો ઇતિહાસ — સપાટીના પ્રકાર દ્વારા વિભાજિત, સારા, નરમ અને ભારે ટ્રેક પર વ્યક્તિગત ઘોડા કેવી રીતે પ્રદર્શન કરે છે.
ચોક્કસ ટ્રેક પર ટ્રેનર અને જોકી પેટર્ન — ફક્ત તેમનો એકંદર સ્ટ્રાઇક રેટ જ નહીં, પરંતુ દરેક સ્થળે તેઓ કેવું પ્રદર્શન કરે છે.
વર્ગ સંક્રમણો — તુલનાત્મક રેસમાં ઘોડાઓએ ઐતિહાસિક રીતે ગ્રેડમાં કેવી રીતે ઉપર કે નીચે ઉતર્યા છે.
રેસિંગ વજનમાં ફેરફાર — ફાળવેલ વજન અને વાસ્તવિક વજન વચ્ચેનો તફાવત, એપ્રેન્ટિસ દાવાઓમાં ફેક્ટરિંગ.
આ મોડેલ અનુમાન લગાવતું નથી. તે હજારો ઐતિહાસિક NZ રેસ પરિણામોમાંથી શીખે છે - દરેક દોડવીર, દરેક સ્થાન, દરેક માર્જિન - અને એવા પરિબળોના સંયોજનોને ઓળખે છે જેણે ઐતિહાસિક રીતે સફળતાની આગાહી કરી છે.
મોટાભાગના પન્ટરો જે સમજે છે તેના કરતાં ટ્રેકની સ્થિતિ શા માટે વધુ મહત્વપૂર્ણ છે
ન્યુઝીલેન્ડ રેસિંગ ડેટાના AI વિશ્લેષણમાંથી સૌથી આકર્ષક તારણો એ છે કે ટ્રેક સ્થિતિ પરિણામોને કેટલી શક્તિશાળી રીતે પ્રભાવિત કરે છે - અને વ્યક્તિગત ઘોડાઓ તેને કેટલી અસંગત રીતે હેન્ડલ કરે છે.
ઓટાકી ખાતેના સામાન્ય મિડવીક ફિલ્ડને લો. ગુડ 4 પર, ફેવરિટ ટીમનો ગુડ ટ્રેક પર 7 શરૂઆતથી 3 જીતનો કારકિર્દી રેકોર્ડ હોઈ શકે છે. પરંતુ ઊંડાણપૂર્વક તપાસ કરો, અને તમને મળશે કે તે ત્રણ જીત ગુડ 3 અથવા તેના કરતા વધુ મજબૂત હતી - અને તે ઘોડો ક્યારેય સોફ્ટ અથવા હેવી સપાટી પર સ્થાયી થયો નથી. દરમિયાન, તે જ રેસમાં 15-1 ની તકે વરસાદથી પ્રભાવિત મેદાન પર તેની શ્રેષ્ઠ પાંચ કારકિર્દી રેસમાંથી ચાર દોડી છે.
મોટાભાગના પન્ટરો ટ્રેકની સ્થિતિ પર નજર નાખે છે અને તેમના વિચારને એક કે બે સ્તર સુધી સમાયોજિત કરે છે. મોડેલ તેનું પ્રમાણ નક્કી કરે છે, તેમાંથી શીખે છે અને તે શિક્ષણને હજારો ઘોડાઓ પર લાગુ કરે છે.
મૂલ્ય વિશે શું?
આ તે જગ્યા છે જ્યાં AI ન્યુઝીલેન્ડના પન્ટરો માટે રમત બદલી નાખે છે.
વિજેતાઓ પસંદ કરવા એ એક વાત છે. યોગ્ય કિંમતે વિજેતાઓ પસંદ કરવા એ બીજી વાત છે. સારી આગાહી પ્રણાલી ફક્ત ઘોડાઓને ક્રમ આપતી નથી - તે સંભાવનાનો અંદાજ લગાવે છે. જ્યારે મોડેલ ઘોડાને જીતવાની 25% તક આપે છે, અને TAB નિશ્ચિત મતભેદ 12% તક (આશરે $8.00+) સૂચવે છે, ત્યારે તે એક મૂલ્યવાન તક છે.
આ અપેક્ષિત મૂલ્ય (EV) સટ્ટાબાજી છે — વ્યાવસાયિક પોકર ખેલાડીઓ અને રમતગમતના સટ્ટાબાજો આ જ ખ્યાલનો ઉપયોગ કરે છે. તમારે દરેક રેસ જીતવાની જરૂર નથી. તમારે ત્યાં દાવ લગાવવાની જરૂર છે જ્યાં સાચી સંભાવના બજાર કિંમત કરતાં વધી જાય.
AI આમાં શ્રેષ્ઠ છે કારણ કે તે ભાવનાહીન છે. તે ઘોડાના નામથી પ્રેમમાં પડતું નથી, કે છેલ્લી શરૂઆતની ચમકતી જીતથી પ્રભાવિત થતું નથી, કે ખરાબ બીટ પછી વધુ પડતું સુધારણા કરતું નથી. તે ડેટા પર પ્રક્રિયા કરે છે, સંભાવનાનો અંદાજ લગાવે છે અને ગણિતને બોલવા દે છે.
માનવ તત્વ હજુ પણ મહત્વનું છે
AI પન્ટરના નિર્ણયને બદલી રહ્યું નથી - તે તેને વધારી રહ્યું છે. શ્રેષ્ઠ અભિગમ AI-જનરેટેડ સંભાવનાઓને રમતના તમારા પોતાના જ્ઞાન સાથે જોડે છે. તમે જાણતા હશો કે કોઈ ચોક્કસ ટ્રેનર દર વર્ષે આ ચોક્કસ મીટિંગને લક્ષ્ય બનાવે છે, અથવા આજે કોઈ જોકી પાસે સવારીઓનો મજબૂત પુસ્તક છે. મોડેલ બધું જ કેપ્ચર કરતું નથી.
પરંતુ આ મોડેલ જે મેળવે છે - 100,000+ ઐતિહાસિક રનના આંકડાકીય પેટર્ન - તે એવી માહિતી છે જે કોઈ પણ માનવ પોતાના મગજમાં રાખી શકતો નથી. બંનેનો ઉપયોગ કરો, અને તમે ભૌતિક ફાયદા સાથે રમી રહ્યા છો.
ન્યુઝીલેન્ડમાં AI રેસ આગાહીઓ સાથે શરૂઆત કરવી
ઘણા પ્લેટફોર્મ હવે ડેટા-આધારિત NZ રેસિંગ આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરે છે. એક જે ખાસ કરીને ન્યુઝીલેન્ડ ગેલોપ્સ માટે બનાવવામાં આવ્યું છે તે છે વિજેતા પોસ્ટ — એક AI આગાહી એન્જિન જે ફક્ત NZ રેસિંગ ડેટા પર તાલીમ પામેલ છે. તે બધી NZ થોરબ્રેડ મીટિંગ્સને આવરી લે છે, જીત અને સ્થાનની સંભાવનાઓ ઉત્પન્ન કરે છે, અને અપેક્ષિત મૂલ્યના આધારે મૂલ્ય તકોને હાઇલાઇટ કરે છે.
આ સેવા હાલમાં ખાનગી બીટામાં છે, જે પન્ટર્સ માટે મફત ટ્રાયલ ઉપલબ્ધ છે જેઓ એ ચકાસવા માંગે છે કે શું AI તેમની ધારને વધુ તીવ્ર બનાવી શકે છે.
તમે વિનિંગ પોસ્ટનો ઉપયોગ કરો, તમારા પોતાના મોડેલ બનાવો, અથવા ફક્ત વિભાગીય સમય અને ટ્રેક-કન્ડિશન સ્પ્લિટ પર વધુ ધ્યાન આપો, દિશા સ્પષ્ટ છે: NZ રેસિંગ વિશ્લેષણ ડેટા ક્રાંતિમાંથી પસાર થઈ રહ્યું છે. જે પન્ટરો અનુકૂલન કરશે તેઓ જ પે વિન્ડો પર ટિકિટ રાખશે.
*(આ લેખ ફક્ત માહિતીના હેતુ માટે છે. ઘોડાની દોડ પર સટ્ટાબાજીમાં નાણાકીય જોખમ હોય છે. કૃપા કરીને જવાબદારીપૂર્વક જુગાર રમો.)*
