AI က နယူးဇီလန်မြင်းပြိုင်ပွဲခန့်မှန်းချက်တွေကို ဘယ်လိုပြောင်းလဲစေသလဲ — ပြီးတော့ ဘာကြောင့် လောင်းကစားသမားတွေ အာရုံစိုက်သင့်တာလဲ

ဆယ်စုနှစ်များစွာကြာအောင် နယူးဇီလန် မြင်းပြိုင်ပွဲတွင် အနိုင်ရသူများကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် တူညီသောပါဝင်ပစ္စည်းများအပေါ်တွင်သာ အားကိုးခဲ့ကြသည်- မြင်းပုံစံလမ်းညွှန်၊ ထက်မြက်သောမျက်လုံး၊ လမ်းကြောင်းဗဟုသုတအနည်းငယ်နှင့် ကံအနည်းငယ်ထက်ပို၍ဖြစ်သည်။ အကောင်းဆုံး လောင်းကစားသူများသည် မြင်းတစ်ကောင် အဆင်သင့်ဖြစ်နေချိန်၊ လေ့ကျင့်ပေးသူသည် မှန်ကန်သောပြိုင်ပွဲကို ရှာတွေ့ချိန်၊ လမ်းကြောင်းအခြေအနေက သင့်တော်သည့်အခါ စသည့် အာရုံခံစားမှုကို ဖွံ့ဖြိုးစေသည်။

ဒါပေမယ့် အလိုလိုသိစိတ်မှာ ကန့်သတ်ချက်တွေ ရှိပါတယ်။ လူ့ဦးနှောက်ဟာ တစ်ပြိုင်နက်တည်း ကိန်းရှင် ဆယ်ဂဏန်းလောက်ကို ထိန်းထားနိုင်ပါတယ်။ ပျမ်းမျှ နယူးဇီလန် မြင်းပြိုင်ပွဲတွေမှာ မြင်းဒါဇင်ပေါင်းများစွာ၊ မြင်းစီးသမားနဲ့ လေ့ကျင့်ပေးသူ အများအပြား၊ လမ်းကြောင်းအခြေအနေ ပြောင်းလဲခြင်း၊ အပိုင်းလိုက် ပြေးချိန်များ၊ အတားအဆီး စာရင်းအင်းများနဲ့ လပေါင်းများစွာ ကြာတဲ့ ပုံစံစက်ဝန်းတွေ ပါဝင်ပါတယ်။ အထူးချွန်ဆုံး မြင်းစီးသူတောင်မှ ငွေချန်ထားခဲ့နိုင်ပါတယ် - သူတို့ မှားလို့ မဟုတ်ဘဲ အပြည့်အစုံ မမြင်နိုင်လို့ပါ။

အဲဒီမှာ AI က အခြေအနေထဲကို ဝင်ရောက်လာပါတယ်။

AI က နယူးဇီလန်ပြိုင်ပွဲ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှာ ဘာတွေယူဆောင်လာပေးသလဲ

စက်သင်ယူမှုသည် မြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် အသစ်အဆန်းမဟုတ်ပါ။ Horse Racing Nation နှင့် Timeform ကဲ့သို့သော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာပလက်ဖောင်းများသည် စာရင်းအင်းပုံစံများကို နှစ်ပေါင်းများစွာ အသုံးပြုခဲ့ကြသည်။ သို့သော် ထိုစနစ်အများစုကို အမေရိကန်၊ ဗြိတိန်၊ သြစတြေးလျ စသည့် ပြည်ပဒေတာစုကြီးများပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားပြီး နယူးဇီလန်အတွက် နောက်မှစဉ်းစားရမည့်အရာအဖြစ် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။

ပြဿနာက နယူးဇီလန်ပြိုင်ပွဲက တကယ်ကို ကွဲပြားတာပါ။ ကွင်းငယ်တွေ။ အစည်းအဝေးနည်းတယ်။ မြန်မြန်ဆန်ဆန် ပြောင်းလဲနေတဲ့ လမ်းကြောင်းအခြေအနေတွေ။ နိုင်ငံတကာပုံစံနဲ့ မကိုက်ညီတဲ့ ဂျော်ကီနဲ့ လေ့ကျင့်ပေးသူပုံစံတွေ။ UK အချက်အလက်တွေကို အဓိကထားပြီး လေ့ကျင့်ထားတဲ့ AI မော်ဒယ်တစ်ခုက Riccarton မှာ ကောင်းကောင်းပြေးနိုင်တဲ့ မြင်းတစ်ကောင်က Te Rapa မှာ ဘာကြောင့် ရုန်းကန်နေရသလဲ၊ ဒါမှမဟုတ် Awapuni မှာ အတားအဆီးတစ်ခုဟာ Soft 6 မှာ ဘာကြောင့် သမိုင်းကြောင်းအရ စွမ်းဆောင်ရည် ညံ့ဖျင်းခဲ့ရသလဲဆိုတာကို နားမလည်ပါဘူး။

ဖြေရှင်းချက်သည် နယူးဇီလန်ဒေတာပေါ်တွင်သာ သီးသန့်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ခန့်မှန်းချက်များ၏နောက်ကွယ်ရှိဒေတာ

ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိတည်ဆောက်ထားသော နယူးဇီလန်ပြိုင်ကား AI သည် ပြိုင်ပွဲတစ်ခုစီအတွက် ကွဲပြားသောအချက်ထောင်ပေါင်းများစွာကို စုပ်ယူသည်။ ထင်ရှားသောအချက်များ - အတားအဆီး၊ အလေးချိန်၊ မကြာသေးမီကပုံစံ - သာမက လူသားမသန်စွမ်းသူများ ရှားပါးစွာ တိုင်းတာရန် အချိန်မရှိသော ပုံစံများ -

အပိုင်းလိုက်အချိန်များ — မြင်းတစ်ကောင်သည် ၎င်း၏ နောက်ဆုံးနေရာယူမှုကိုသာမက ကွင်းပျမ်းမျှနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် ၎င်း၏ နောက်ဆုံး မီတာ ၂၀၀ နှင့် ၆၀၀ ကို မည်သို့ပြီးမြောက်ခဲ့ပုံ။

လမ်းကြောင်းနှင့် အကွာအဝေးအလိုက် အတားအဆီးစွမ်းဆောင်ရည် — ၁၆၀၀ မီတာကျော်ရှိသော Trentham ရှိ အတားအဆီး ၃ သည် Riccarton ရှိ အတားအဆီး ၃ နှင့် တူညီသောခရီးတွင် စာရင်းအင်းအရ ကွာခြားမှု ရှိမရှိ။

လည်ပတ်မှုအခြေအနေသမိုင်း — မျက်နှာပြင်အမျိုးအစားအလိုက် ခွဲခြားထားသော ကောင်းမွန်သော၊ နူးညံ့သော နှင့် လေးလံသော လမ်းကြောင်းများပေါ်တွင် မြင်းတစ်ကောင်ချင်းစီ၏ စွမ်းဆောင်ရည်။

သတ်မှတ်ထားသော လမ်းကြောင်းများတွင် လေ့ကျင့်ပေးသူနှင့် ဂျော်ကီပုံစံများ — သူတို့ရဲ့ ಒಟ್ಟಾರೆ သပိတ်မှောက်မှုနှုန်းကိုသာမက နေရာတစ်ခုချင်းစီမှာ သူတို့ ဘယ်လို စွမ်းဆောင်ရည်ပြသလဲ။

အတန်းကူးပြောင်းမှုများ — မြင်းများသည် သမိုင်းကြောင်းအရ ဆင်တူသောပြိုင်ပွဲများတွင် မည်သို့အဆင့်တက်ခြင်း သို့မဟုတ် နိမ့်ကျခြင်းတို့ကို ကြုံတွေ့ခဲ့ရသနည်း။

ပြိုင်ပွဲအလေးချိန်ပြောင်းလဲမှုများ — သင်တန်းသားတောင်းဆိုချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစား၍ ခွဲဝေပေးထားသော အလေးချိန်နှင့် သယ်ဆောင်သည့် တကယ့်အလေးချိန်ကြား ကွာခြားချက်။

မော်ဒယ်က ခန့်မှန်းတာမျိုး မလုပ်ပါဘူး။ ဒါဟာ နယူးဇီလန်ပြိုင်ပွဲရဲ့ သမိုင်းဝင်ရလဒ် ထောင်ပေါင်းများစွာ — အပြေးသမားတိုင်း၊ နေရာတိုင်း၊ အနားသတ်တိုင်း — ကနေ သင်ယူပြီး သမိုင်းကြောင်းအရ အောင်မြင်မှုကို ခန့်မှန်းထားတဲ့ အချက်တွေရဲ့ ပေါင်းစပ်မှုတွေကို ဖော်ထုတ်ပေးပါတယ်။

ဘာကြောင့် လောင်းကစားလမ်းကြောင်း အခြေအနေတွေက လောင်းကစားသမားအများစု ထင်ထားတာထက် ပိုအရေးကြီးတာလဲ

နယူးဇီလန်ပြိုင်ပွဲဒေတာများကို AI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှ အထင်ရှားဆုံးတွေ့ရှိချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ ခြေရာခံအခြေအနေသည် ရလဒ်များကို မည်မျှအားကောင်းစွာ လွှမ်းမိုးသည်နှင့် မြင်းတစ်ကောင်ချင်းစီက ၎င်းကို မည်သို့ မတည်မငြိမ်ကိုင်တွယ်ကြသည်ဆိုသည့်အချက်ဖြစ်သည်။

Otaki မှာ ပုံမှန်ကြားရက်ပွဲစဉ်တစ်ခုကို ယူကြည့်ပါ။ Good 4 မှာ ရေပန်းစားတဲ့ မြင်းဟာ Good လမ်းကြောင်းတွေမှာ ၇ ပွဲစတင်ယှဉ်ပြိုင်ရာမှာ ၃ ပွဲနိုင်၊ ၃ ပွဲသရေကျတဲ့ မှတ်တမ်းရှိနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ပိုနက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း လေ့လာကြည့်ရင် အဲဒီအနိုင်သုံးပွဲစလုံးဟာ Good 3 ဒါမှမဟုတ် ပိုမာကျောတဲ့ လမ်းကြောင်းတွေမှာ ရရှိခဲ့တာကို တွေ့ရပါလိမ့်မယ်။ အဲဒီမြင်းဟာ Soft ဒါမှမဟုတ် Heavy မျက်နှာပြင်မှာ ဘယ်တုန်းကမှ နေရာမရခဲ့ပါဘူး။ တစ်ချိန်တည်းမှာပဲ၊ တူညီတဲ့ပြိုင်ပွဲမှာ ၁၅-၁ အခွင့်အရေးဟာ မိုးရွာတဲ့ မြေပြင်မှာ သူ့ရဲ့ အကောင်းဆုံးပြိုင်ပွဲ ၅ ပွဲမှာ လေးပွဲကို ယှဉ်ပြိုင်နိုင်ခဲ့ပါတယ်။

မြင်းစီးသူအများစုသည် လမ်းကြောင်းအခြေအနေကို တစ်ချက် သို့မဟုတ် နှစ်ချက်ဖြင့် ၎င်းတို့၏အတွေးအခေါ်ကို ချိန်ညှိကြသည်။ မော်ဒယ်သည် ၎င်းကို ပမာဏသတ်မှတ်ပြီး ၎င်းမှ သင်ယူကာ ထိုသင်ယူမှုကို မြင်းထောင်ပေါင်းများစွာတွင် အသုံးချသည်။

တန်ဖိုးအကြောင်းကော။

ဒီနေရာမှာ AI က နယူးဇီလန်လောင်းကစားသမားတွေအတွက် အခြေအနေကို ပြောင်းလဲပေးပါတယ်။

အနိုင်ရသူတွေကို ရွေးချယ်တာက တစ်မျိုးပါ။ မှန်ကန်တဲ့ ဈေးနှုန်းနဲ့ အနိုင်ရသူတွေကို ရွေးချယ်တာက နောက်တစ်မျိုးပါ။ ကောင်းမွန်တဲ့ ခန့်မှန်းချက်စနစ်က မြင်းတွေကို အဆင့်သတ်မှတ်ရုံတင် မဟုတ်ဘဲ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းပါတယ်။ မော်ဒယ်က မြင်းတစ်ကောင်ကို အနိုင်ရဖို့ ၂၅% အခွင့်အရေးပေးပြီး TAB ပုံသေ အခွင့်အလမ်းတွေက ၁၂% အခွင့်အရေး (ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် $၈.၀၀+) ရှိတယ်လို့ ညွှန်ပြတဲ့အခါ၊ အဲဒါက တန်ဖိုးရှိတဲ့ အခွင့်အရေးတစ်ခုပါပဲ။

ဒါက Expected Value (EV) လောင်းကစားပါ — ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဖဲချပ်ကစားသမားများနှင့် အားကစားလောင်းကစားသမားများ အသုံးပြုသည့် သဘောတရားနှင့် အတူတူပင်ဖြစ်သည်။ သင်သည် ပြိုင်ပွဲတိုင်းကို အနိုင်ရရန် မလိုအပ်ပါ။ အမှန်တကယ်ဖြစ်နိုင်ခြေသည် ဈေးကွက်ပေါက်ဈေးထက် ကျော်လွန်သည့်နေရာတွင် လောင်းကြေးများ ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။

AI က စိတ်ခံစားမှုမရှိတာကြောင့် ဒီအရာမှာ ထူးချွန်ပါတယ်။ မြင်းတစ်ကောင်ရဲ့နာမည်ကို နှစ်သက်သွားတာမျိုး၊ နောက်ဆုံးမှာ အနိုင်ရတဲ့ အံ့မခန်းရလဒ်ကြောင့် ယိမ်းယိုင်သွားတာမျိုး၊ ဒါမှမဟုတ် ဆိုးရွားတဲ့ ရမှတ်ပြီးနောက် အလွန်အကျွံပြင်ဆင်တာမျိုး မလုပ်ပါဘူး။ ဒေတာတွေကို စီမံဆောင်ရွက်ပြီး ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းကာ သင်္ချာပညာကို ပြောခွင့်ပေးပါတယ်။

လူ့ဒြပ်စင်သည် အရေးပါနေသေးသည်။

AI က လောင်းကစားသမားရဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ကို အစားထိုးတာမဟုတ်ပါဘူး — ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နေတာပါ။ အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းက AI က ဖန်တီးပေးထားတဲ့ ဖြစ်နိုင်ခြေတွေကို အားကစားနဲ့ ပတ်သက်တဲ့ သင့်ရဲ့ကိုယ်ပိုင်ဗဟုသုတနဲ့ ပေါင်းစပ်ထားပါတယ်။ နည်းပြတစ်ယောက်က နှစ်စဉ် ဒီပြိုင်ပွဲကို ပစ်မှတ်ထားတယ်ဆိုတာ ဒါမှမဟုတ် ဒီနေ့ခေတ်မှာ မြင်းစီးသမားတစ်ယောက်မှာ မြင်းစီးမှတ်တမ်းကောင်းတွေ ရှိနေတယ်ဆိုတာ သင်သိနိုင်ပါတယ်။ ဒီမော်ဒယ်က အရာအားလုံးကို မဖမ်းယူနိုင်ပါဘူး။

ဒါပေမယ့် ဒီမော်ဒယ်က ဖမ်းယူနိုင်တာက — သမိုင်းဝင် လုပ်ဆောင်ချက် ၁၀၀,၀၀၀+ ရဲ့ စာရင်းအင်းပုံစံတွေ — ဖြစ်ပြီး — လူသားတိုင်း ခေါင်းထဲမှာ မသိမ်းဆည်းနိုင်တဲ့ အချက်အလက်တွေပါ။ နှစ်ခုစလုံးကို သုံးပါ၊ သင်ဟာ ရုပ်ဝတ္ထုအားသာချက်နဲ့ ကစားနေတာပါ။

နယူးဇီလန်တွင် AI ပြိုင်ပွဲခန့်မှန်းချက်များဖြင့် စတင်ခြင်း

ယခုအခါ ပလက်ဖောင်းအများအပြားသည် ဒေတာအခြေပြု နယူးဇီလန်ပြိုင်ပွဲဆိုင်ရာ အသိအမြင်များကို ပေးဆောင်လျက်ရှိသည်။ နယူးဇီလန်ပြိုင်ပွဲများအတွက် သီးသန့်တည်ဆောက်ထားသော ပလက်ဖောင်းတစ်ခုမှာ အနိုင်ရပို့စ် — နယူးဇီလန်ပြိုင်ပွဲဒေတာများအပေါ်တွင်သာ သီးသန့်လေ့ကျင့်ထားသော AI ခန့်မှန်းအင်ဂျင်။ ၎င်းသည် နယူးဇီလန်မျိုးရိုးပြိုင်ပွဲအားလုံးနှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သော မြင်းပြိုင်ပွဲများကို လွှမ်းခြုံထားပြီး အနိုင်ရနိုင်ခြေနှင့် နေရာရရှိရန် အခွင့်အလမ်းများကို ထုတ်ပေးကာ မျှော်မှန်းထားသည့်တန်ဖိုးအပေါ်အခြေခံ၍ တန်ဖိုးအခွင့်အလမ်းများကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။

ဝန်ဆောင်မှုသည် လက်ရှိတွင် သီးသန့် beta အဆင့်တွင်ရှိနေပြီး AI သည် ၎င်းတို့၏အားသာချက်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေနိုင်မလား စမ်းသပ်လိုသူများအတွက် အခမဲ့အစမ်းသုံးခွင့် ရရှိနိုင်ပါသည်။

Winning Post ကိုသုံးသည်ဖြစ်စေ၊ ကိုယ်ပိုင်မော်ဒယ်များတည်ဆောက်သည်ဖြစ်စေ၊ သို့မဟုတ် sectional time များနှင့် track-condition splits များကို ပိုမိုအာရုံစိုက်သည်ဖြစ်စေ ဦးတည်ချက်မှာ ရှင်းပါသည်- NZ racing analysis သည် data revolution တစ်ခုကို ဖြတ်သန်းနေပါသည်။ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လောင်းကစားသူများသည် pay window တွင် လက်မှတ်ကိုင်ဆောင်ထားသူများ ဖြစ်လိမ့်မည်။

*(ဤဆောင်းပါးသည် သတင်းအချက်အလက် ရည်ရွယ်ချက်အတွက်သာဖြစ်သည်။ မြင်းပြိုင်ပွဲလောင်းကစားတွင် ငွေကြေးဆိုင်ရာအန္တရာယ်များ ပါဝင်သည်။ ကျေးဇူးပြု၍ တာဝန်သိစွာ လောင်းကစားပါ။)*