ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ, ਨਿਊਜ਼ੀਲੈਂਡ ਥਰੋਬ੍ਰੇਡ ਰੇਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਜੇਤੂਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਰਹੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਫਾਰਮ ਗਾਈਡ, ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਨਜ਼ਰ, ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਟਰੈਕ ਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਕਿਸਮਤ ਤੋਂ ਵੱਧ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪੰਟਰ ਇੱਕ ਸਹਿਜਤਾ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਇੱਕ ਭਾਵਨਾ ਕਿ ਕਦੋਂ ਇੱਕ ਘੋੜਾ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਦੋਂ ਇੱਕ ਟ੍ਰੇਨਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਦੌੜ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਟਰੈਕ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪਰ ਸਹਿਜਤਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ ਦਰਜਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਔਸਤਨ NZ ਗੈਲਪਸ ਮੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਦਰਜਨਾਂ ਘੋੜੇ, ਕਈ ਜੌਕੀ ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਨਰ, ਬਦਲਦੇ ਟਰੈਕ ਹਾਲਾਤ, ਸੈਕਸ਼ਨਲ ਸਮਾਂ, ਰੁਕਾਵਟ ਅੰਕੜੇ, ਅਤੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਫਾਰਮ ਚੱਕਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਪੰਟਰ ਵੀ ਮੇਜ਼ 'ਤੇ ਪੈਸਾ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ - ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਉਹ ਗਲਤ ਹਨ, ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ।
ਇਹੀ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਿਊਜ਼ੀਲੈਂਡ ਰੇਸਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ AI ਕੀ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ
ਘੋੜ ਦੌੜ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹਾਰਸ ਰੇਸਿੰਗ ਨੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟਾਈਮਫਾਰਮ ਵਰਗੇ ਗਲੋਬਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿਸਟਮ ਵੱਡੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ - ਅਮਰੀਕੀ, ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼, ਆਸਟ੍ਰੇਲੀਆਈ - 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਵਜੋਂ ਨਿਊਜ਼ੀਲੈਂਡ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨਿਊਜ਼ੀਲੈਂਡ ਰੇਸਿੰਗ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵੱਖਰੀ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਖੇਤਰ। ਘੱਟ ਮੀਟਿੰਗਾਂ। ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ। ਜੌਕੀ ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਨਰ ਪੈਟਰਨ ਜੋ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਰੂਪ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਯੂਕੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੱਕ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ ਕਿ ਰਿਕਾਰਟਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੌੜਨ ਵਾਲਾ ਘੋੜਾ ਟੇ ਰਾਪਾ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਅਵਾਪੁਨੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰੁਕਾਵਟ ਨੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਫਟ 6 'ਤੇ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਇਹ ਹੱਲ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਊਜ਼ੀਲੈਂਡ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪਿੱਛੇ ਡਾਟਾ
ਇੱਕ ਮਕਸਦ-ਨਿਰਮਿਤ NZ ਰੇਸਿੰਗ AI ਪ੍ਰਤੀ ਦੌੜ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੀ ਨਹੀਂ - ਰੁਕਾਵਟ, ਭਾਰ, ਹਾਲੀਆ ਰੂਪ - ਸਗੋਂ ਉਹ ਪੈਟਰਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਪਾਹਜਾਂ ਕੋਲ ਮਾਪਣ ਲਈ ਘੱਟ ਹੀ ਸਮਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਸੈਕਸ਼ਨਲ ਟਾਈਮਜ਼ — ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਘੋੜੇ ਨੇ ਫੀਲਡ ਔਸਤ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਆਪਣੀ ਆਖਰੀ 200 ਮੀਟਰ ਅਤੇ 600 ਮੀਟਰ ਪੂਰੀ ਕੀਤੀ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੀ ਆਖਰੀ ਪਲੇਸਿੰਗ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ।
ਟਰੈਕ ਅਤੇ ਦੂਰੀ ਦੁਆਰਾ ਬੈਰੀਅਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ — ਕੀ ਟ੍ਰੇਂਟਹੈਮ ਵਿਖੇ 1600 ਮੀਟਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਬੈਰੀਅਰ 3, ਉਸੇ ਯਾਤਰਾ ਦੌਰਾਨ ਰਿਕਾਰਟਨ ਵਿਖੇ ਬੈਰੀਅਰ 3 ਤੋਂ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਹੈ।
ਚੱਲ ਰਹੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ — ਸਤ੍ਹਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਨੁਸਾਰ ਵੰਡੇ ਗਏ, ਚੰਗੇ, ਨਰਮ ਅਤੇ ਭਾਰੀ ਟਰੈਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਘੋੜੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਖਾਸ ਟਰੈਕਾਂ 'ਤੇ ਟ੍ਰੇਨਰ ਅਤੇ ਜੌਕੀ ਪੈਟਰਨ — ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਮੁੱਚਾ ਸਟ੍ਰਾਈਕ ਰੇਟ, ਸਗੋਂ ਹਰੇਕ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕਲਾਸ ਪਰਿਵਰਤਨ — ਘੋੜਿਆਂ ਨੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਦੌੜਾਂ ਵਿੱਚ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗ੍ਰੇਡ ਵਿੱਚ ਉੱਪਰ ਜਾਂ ਹੇਠਾਂ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਭਾਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ — ਨਿਰਧਾਰਤ ਭਾਰ ਅਤੇ ਅਸਲ ਭਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ, ਅਪ੍ਰੈਂਟਿਸ ਦਾਅਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫੈਕਟਰਿੰਗ।
ਇਹ ਮਾਡਲ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਹੀਂ ਲਗਾਉਂਦਾ। ਇਹ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਇਤਿਹਾਸਕ NZ ਦੌੜ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ - ਹਰ ਦੌੜਾਕ, ਹਰ ਸਥਾਨ, ਹਰ ਹਾਸ਼ੀਏ - ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪੰਟਰਾਂ ਦੇ ਅਹਿਸਾਸ ਨਾਲੋਂ ਟਰੈਕ ਹਾਲਾਤ ਕਿਉਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ
ਨਿਊਜ਼ੀਲੈਂਡ ਰੇਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਏਆਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਟਰੈਕ ਸਥਿਤੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਘੋੜੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਅਸੰਗਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ।
ਓਟਾਕੀ ਵਿਖੇ ਇੱਕ ਆਮ ਮਿਡਵੀਕ ਫੀਲਡ ਲਓ। ਇੱਕ ਚੰਗੇ 4 'ਤੇ, ਮਨਪਸੰਦ ਦਾ ਚੰਗੇ ਟਰੈਕਾਂ 'ਤੇ 7 ਸ਼ੁਰੂਆਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 3 ਜਿੱਤਾਂ ਦਾ ਕਰੀਅਰ ਰਿਕਾਰਡ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਦੋ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਤਿੰਨ ਜਿੱਤਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਚੰਗੇ 3 ਜਾਂ ਮਜ਼ਬੂਤ 'ਤੇ ਆਈਆਂ ਸਨ - ਅਤੇ ਉਹ ਘੋੜਾ ਕਦੇ ਵੀ ਨਰਮ ਜਾਂ ਭਾਰੀ ਸਤਹ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਉਸੇ ਦੌੜ ਵਿੱਚ 15-1 ਦੇ ਮੌਕੇ ਨੇ ਮੀਂਹ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਮੈਦਾਨ 'ਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਪੰਜ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਰੀਅਰ ਦੌੜਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਚਾਰ ਦੌੜੀਆਂ ਹਨ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪੰਟਰ ਟਰੈਕ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਦਰਜੇ ਤੱਕ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਇਸਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਘੋੜਿਆਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਲ ਬਾਰੇ ਕੀ?
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਨਿਊਜ਼ੀਲੈਂਡ ਦੇ ਪੰਟਰਾਂ ਲਈ ਖੇਡ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜੇਤੂਆਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਇੱਕ ਗੱਲ ਹੈ। ਸਹੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਜੇਤੂਆਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਇੱਕ ਗੱਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਿਰਫ਼ ਘੋੜਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ - ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਘੋੜੇ ਨੂੰ ਜਿੱਤਣ ਦਾ 25% ਮੌਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ TAB ਸਥਿਰ ਔਡਜ਼ 12% ਮੌਕਾ (ਲਗਭਗ $8.00+) ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਵਾਲਾ ਮੌਕਾ ਹੈ।
ਇਹ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕੀਮਤ (EV) ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਹੈ — ਉਹੀ ਸੰਕਲਪ ਜੋ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਪੋਕਰ ਖਿਡਾਰੀ ਅਤੇ ਖੇਡ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰ ਦੌੜ ਜਿੱਤਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਉੱਥੇ ਸੱਟਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਕੀਮਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਵੇ।
ਏਆਈ ਇਸ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਭਾਵਨਾਹੀਣ ਹੈ। ਇਹ ਘੋੜੇ ਦੇ ਨਾਮ ਨਾਲ ਪਿਆਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਚਮਕਦਾਰ ਆਖਰੀ-ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਿੱਤ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਮਾੜੀ ਬੀਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਓਵਰਕਰੈਕਟ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਬੋਲਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖੀ ਤੱਤ ਅਜੇ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
ਏਆਈ ਪੰਟਰ ਦੇ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੇਡ ਦੇ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਜਾਣਦੇ ਹੋਵੋਗੇ ਕਿ ਇੱਕ ਖਾਸ ਟ੍ਰੇਨਰ ਹਰ ਸਾਲ ਇਸ ਖਾਸ ਮੀਟਿੰਗ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਜੌਕੀ ਕੋਲ ਅੱਜ ਸਵਾਰੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਿਤਾਬ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
ਪਰ ਇਹ ਮਾਡਲ ਜੋ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ - 100,000+ ਇਤਿਹਾਸਕ ਦੌੜਾਂ ਦੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਪੈਟਰਨ - ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਮਨੁੱਖ ਆਪਣੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦਾ। ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਫਾਇਦੇ ਨਾਲ ਖੇਡ ਰਹੇ ਹੋ।
ਨਿਊਜ਼ੀਲੈਂਡ ਵਿੱਚ AI ਰੇਸ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ
ਕਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੁਣ ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ NZ ਰੇਸਿੰਗ ਇਨਸਾਈਟਸ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਊਜ਼ੀਲੈਂਡ ਗੈਲਪਸ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਜੇਤੂ ਪੋਸਟ — ਇੱਕ AI ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਇੰਜਣ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ NZ ਰੇਸਿੰਗ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰੀਆਂ NZ ਥਰੋਬਰਡ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਤ ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸੇਵਾ ਇਸ ਵੇਲੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਬੀਟਾ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮੁਫ਼ਤ ਟ੍ਰਾਇਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਜਾਂਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ AI ਆਪਣੀ ਧਾਰ ਨੂੰ ਤਿੱਖਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਵਿਨਿੰਗ ਪੋਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਸੈਕਸ਼ਨਲ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਕ-ਕੰਡੀਸ਼ਨ ਸਪਲਿਟਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਦਿਸ਼ਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: NZ ਰੇਸਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਪੰਟਰ ਹੀ ਤਨਖਾਹ ਵਿੰਡੋ 'ਤੇ ਟਿਕਟਾਂ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਹੋਣਗੇ।
*(ਇਹ ਲੇਖ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਹੈ। ਘੋੜਿਆਂ ਦੀ ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਵਿੱਤੀ ਜੋਖਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਜੂਆ ਖੇਡੋ।)*
