ათწლეულების განმავლობაში, ახალ ზელანდიაში სუფთა სისხლის ცხენების რბოლაში გამარჯვებულების გამოვლენა ერთსა და იმავე ინგრედიენტებს ეყრდნობოდა: ფორმის სახელმძღვანელო, მახვილი თვალი, ტრასის შესახებ ცოტაოდენი ცოდნა და ცოტაზე მეტი იღბალი. საუკეთესო მოთამაშეები ინტუიციას ავითარებენ - გრძნობენ, თუ როდის არის ცხენი მზად, როდის იპოვა მწვრთნელმა შესაფერისი რბოლა, როდის შეეფერება ტრასის პირობები.
თუმცა, ინტუიციას საზღვრები აქვს. ადამიანის ტვინს ერთდროულად შესაძლოა ათეული ცვლადის გათვალისწინება შეუძლია. ახალი ზელანდიის გალოპების საშუალო შეხვედრა მოიცავს ათობით ცხენს, რამდენიმე ჟოკეის და მწვრთნელს, ტრასის პირობების ცვლილებას, მონაკვეთის დროს, ბარიერულ სტატისტიკას და თვეების განმავლობაში მიმდინარე ფორმის ციკლებს. ყველაზე გამჭრიახი მოთამაშეც კი ფულს მაგიდაზე ტოვებს - არა იმიტომ, რომ ცდება, არამედ იმიტომ, რომ სრული სურათის დანახვა არ შეუძლია.
სწორედ აქ ერთვება სურათში ხელოვნური ინტელექტი.
რას სთავაზობს ხელოვნური ინტელექტი ახალ ზელანდიაში რბოლების ანალიზს
მანქანური სწავლება დოღისთვის სიახლეს არ წარმოადგენს. გლობალური პლატფორმები, როგორიცაა Horse Racing Nation და Timeform, წლების განმავლობაში იყენებდნენ სტატისტიკურ მოდელებს. თუმცა, ამ სისტემების უმეტესობა აგებულია საზღვარგარეთის დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე - ამერიკულ, ბრიტანულ, ავსტრალიურ - და ადაპტირებულია ახალი ზელანდიისთვის, როგორც დამატებითი იდეა.
პრობლემა ის არის, რომ ახალ ზელანდიაში რბოლა ნამდვილად განსხვავებულია. უფრო პატარა მოედნები. ნაკლები შეხვედრები. ტრასის პირობები, რომლებიც სწრაფად იცვლება. ჟოკეისა და მწვრთნელის შაბლონები, რომლებიც არ ასახავს საერთაშორისო ფორმას. ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელიც ძირითადად გაერთიანებული სამეფოს მონაცემებზეა გაწვრთნილი, ვერ ხვდება, თუ რატომ შეიძლება გაუჭირდეს ცხენს, რომელმაც რიკარტონში კარგად გაირბინა, ტე რაპაში, ან რატომ არ აჩვენებდა ისტორიულად ცუდი შედეგები ავაპუნის კონკრეტულ ბარიერს Soft 6-ზე.
გადაწყვეტა არის მოდელი, რომელიც ექსკლუზიურად ახალი ზელანდიის მონაცემებზეა მომზადებული.
პროგნოზების მიღმა არსებული მონაცემები
სპეციალურად ახალი ზელანდიის რბოლებისთვის შექმნილი ხელოვნური ინტელექტი თითო რბოლაში ათასობით ცვლადს შთანთქავს. არა მხოლოდ აშკარა ცვლადებს — ბარიერს, წონას, ბოლოდროინდელ ფორმას — არამედ იმ ნიმუშებსაც, რომელთა რაოდენობრივი შეფასების დროც ადამიანს იშვიათად აქვს:
სექციური დროები — როგორ დაასრულა ცხენმა ბოლო 200 მეტრი და 600 მეტრი რბოლის საშუალო მაჩვენებელთან შედარებით და არა მხოლოდ საბოლოო ადგილზე გასვლის კუთხით.
ბარიერის მუშაობა ტრასის და მანძილის მიხედვით — სტატისტიკურად განსხვავდება თუ არა ტრენტჰემში 1600 მეტრზე მეტი სიმაღლის მე-3 ბარიერი რიკარტონში არსებული მე-3 ბარიერისგან იმავე მოგზაურობის დროს.
მდგომარეობის ისტორია — როგორ ასრულებენ ცალკეული ცხენები თავის მოსწრებას კარგ, რბილ და მძიმე ტრასებზე, დაყოფილი ზედაპირის ტიპის მიხედვით.
მწვრთნელისა და ჟოკეის სქემები კონკრეტულ ტრასებზე — არა მხოლოდ მათი საერთო დარტყმების მაჩვენებელი, არამედ ის, თუ როგორ თამაშობენ ისინი თითოეულ არენაზე.
კლასების გადასვლები — ისტორიულად, როგორ გამოდიოდნენ ცხენები, რომლებიც კლასში მაღლა ან დაბლა იწევდნენ, მსგავს რბოლებში.
რბოლაში წონის ცვლილებები — გამოყოფილ წონასა და რეალურად გადატანილ წონას შორის სხვაობა, შეგირდებისთვის ზიანის ანაზღაურების მოთხოვნების გათვალისწინებით.
მოდელი არ ვარაუდობს. ის სწავლობს ახალი ზელანდიის რბოლების ათიათასობით ისტორიული შედეგიდან — ყველა მორბენლიდან, ყველა ადგილიდან, ყველა სხვაობიდან — და ადგენს ფაქტორების კომბინაციებს, რომლებმაც ისტორიულად იწინასწარმეტყველეს წარმატება.
რატომ არის ტრასის პირობები უფრო მნიშვნელოვანი, ვიდრე ფსონების მოყვარულთა უმეტესობას ესმის
ახალი ზელანდიის რბოლების მონაცემების ხელოვნური ინტელექტის ანალიზის ერთ-ერთი ყველაზე გასაოცარი დასკვნა ის არის, თუ რამდენად ძლიერ გავლენას ახდენს ტრასის მდგომარეობა შედეგებზე და რამდენად არათანმიმდევრულად უმკლავდებიან მას ცალკეული ცხენები.
ავიღოთ ოტაკის შუა კვირის ტიპიური შეჯიბრი. Good 4-ზე ფავორიტს შეიძლება ჰქონდეს კარიერაში 3 გამარჯვება კარგ ტრასებზე 7 სტარტიდან. თუმცა, უფრო ღრმად ჩაუღრმავდებით და შეიძლება აღმოაჩინოთ, რომ ეს სამი გამარჯვება Good 3-ზე ან უფრო მყარ ზედაპირზე მოხდა - და ამ ცხენს არასდროს უთამაშია რბილ ან მძიმე ზედაპირზე. ამასობაში, 15-1 შანსის მქონე ცხენმა ერთსა და იმავე რბოლაში თავისი ხუთი საუკეთესო რბოლიდან ოთხი წვიმიან ზედაპირზე გამართა.
მოთამაშეთა უმეტესობა ტრასის მდგომარეობას აკვირდება და ერთი ან ორი საფეხურით ცვლის თავის აზროვნებას. მოდელი აფასებს მას, სწავლობს მისგან და ამ ცოდნას ათასობით ცხენზე იყენებს.
რაც შეეხება ღირებულებას?
სწორედ აქ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი თამაშს ახალი ზელანდიელი მოთამაშეებისთვის.
ერთია გამარჯვებულის არჩევა და მეორეა გამარჯვებულის სწორ ფასად არჩევა. კარგი პროგნოზირების სისტემა არა მხოლოდ ცხენებს რანჟირებას უკეთებს, არამედ აფასებს ალბათობას. როდესაც მოდელი ცხენს გამარჯვების 25%-იან შანსს აძლევს, ხოლო TAB-ის ფიქსირებული შანსები 12%-იან შანსს გულისხმობს (დაახლოებით $8.00+), ეს ღირებული შესაძლებლობაა.
ეს არის მოსალოდნელი ღირებულების (EV) ფსონი — იგივე კონცეფცია, რომელსაც პროფესიონალი პოკერის მოთამაშეები და სპორტული ფსონების დამდები იყენებენ. არ არის აუცილებელი ყველა რბოლის მოგება. თქვენ უნდა დადოთ ფსონები ისეთ ადგილებში, სადაც რეალური ალბათობა აღემატება საბაზრო ფასს.
ხელოვნური ინტელექტი ამაში წარმატებულია, რადგან ის ემოციებისგან თავისუფალია. ის არ იზიდავს ცხენის სახელს, არ აიძულებს მას ბოლო სტარტიდან მიღებული თვალისმომჭრელი გამარჯვება, ან არ ასწორებს შეცდომებს ცუდი დარტყმის შემდეგ. ის ამუშავებს მონაცემებს, აფასებს ალბათობას და მათემატიკას საშუალებას აძლევს, ილაპარაკოს.
ადამიანის ელემენტი ჯერ კიდევ მნიშვნელოვანია
ხელოვნური ინტელექტი არ ცვლის მოთამაშეების განსჯას - ის აძლიერებს მას. საუკეთესო მიდგომა აერთიანებს ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებულ ალბათობებს სპორტის შესახებ თქვენს ცოდნასთან. შეიძლება იცოდეთ, რომ კონკრეტული მწვრთნელი ყოველწლიურად ამ კონკრეტულ შეხვედრას ისახავს მიზნად, ან რომ ჟოკეის დღეს ძლიერი რბოლების წიგნი აქვს. მოდელი ყველაფერს არ ასახავს.
მაგრამ ის, რასაც მოდელი აღბეჭდავს — სტატისტიკურ ნიმუშებს 100 000-ზე მეტ ისტორიულ გარბენაზე — არის ინფორმაცია, რომლის თავში შენახვაც ვერცერთ ადამიანს არ შეუძლია. ორივეს გამოყენების შემთხვევაში, თქვენ მატერიალური უპირატესობით თამაშობთ.
ხელოვნური ინტელექტის რბოლის პროგნოზების დაწყება ახალ ზელანდიაში
ამჟამად რამდენიმე პლატფორმა გვთავაზობს მონაცემებზე დაფუძნებულ ინფორმაციას ახალი ზელანდიის რბოლების შესახებ. ერთ-ერთი, რომელიც სპეციალურად ახალი ზელანდიის გალოპებისთვისაა შექმნილი, არის გამარჯვებული პოსტი — ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების სისტემა, რომელიც ექსკლუზიურად ახალი ზელანდიის რბოლის მონაცემებზეა გაწვრთნილი. ის მოიცავს ახალი ზელანდიის ყველა სუფთა სისხლის ცხენების შეხვედრას, გენერირებას უკეთებს გამარჯვებისა და ადგილის ალბათობას და ხაზს უსვამს ღირებულების შესაძლებლობებს მოსალოდნელი ღირებულების საფუძველზე.
სერვისი ამჟამად კერძო ბეტა ვერსიაშია, უფასო საცდელი პერიოდით კი ხელმისაწვდომია იმ მოთამაშეებისთვის, რომელთაც სურთ შეამოწმონ, შეუძლია თუ არა ხელოვნურ ინტელექტს მათი უპირატესობის გაუმჯობესება.
გამოიყენებთ Winning Post-ს, აწყობთ საკუთარ მოდელებს თუ უბრალოდ უფრო მეტ ყურადღებას მიაქცევთ სექციურ დროსა და ტრასის მდგომარეობის გაყოფებს, მიმართულება ნათელია: ახალი ზელანდიის რბოლების ანალიზი მონაცემთა რევოლუციას განიცდის. ადაპტირებული მოთამაშეები ბილეთებს გადახდის ფანჯარაში შეინარჩუნებენ.
*(ეს სტატია მხოლოდ საინფორმაციო მიზნებისთვისაა. დოღზე ფსონების დადება ფინანსურ რისკს შეიცავს. გთხოვთ, პასუხისმგებლობით დაკავდეთ.)*
