දශක ගණනාවක් තිස්සේ, නවසීලන්තයේ thoroughbred ධාවන තරඟවල ජයග්රාහකයින් තෝරා ගැනීම එකම අමුද්රව්ය මත රඳා පැවතුනි: පෝරම මාර්ගෝපදේශකයෙකු, තියුණු ඇසක්, ධාවන පථය පිළිබඳ යම් දැනුමක් සහ සුළු වාසනාවකට වඩා. හොඳම පන්ටර්වරුන් බුද්ධියක් වර්ධනය කර ගනී - අශ්වයෙකු සූදානම් වූ විට, පුහුණුකරුවෙකු නිවැරදි තරඟය සොයාගත් විට, ධාවන පථයේ තත්වයන් ගැලපෙන විට.
නමුත් බුද්ධියට සීමාවන් තිබේ. මිනිස් මොළයකට එකවර විචල්ය දුසිමක් පමණ දරාගත හැකිය. සාමාන්ය නවසීලන්ත ගැලප් රැස්වීමකට අශ්වයන් දුසිම් ගණනක්, ජෝකීවරුන් සහ පුහුණුකරුවන් කිහිප දෙනෙකු, ධාවන පථ තත්වයන් මාරු කිරීම, අංශ වේලාවන්, බාධක සංඛ්යාලේඛන සහ මාස ගණනක් පුරා දිවෙන ආකෘති චක්ර ඇතුළත් වේ. තියුණුම දඩයක්කාරයා පවා මේසය මත මුදල් තබයි - ඔවුන් වැරදි නිසා නොව, ඔවුන්ට සම්පූර්ණ පින්තූරය දැකිය නොහැකි නිසා.
එතනදී තමයි AI ක්ෂේත්රයට එන්නේ.
නවසීලන්ත ධාවන විශ්ලේෂණයට AI ගෙන එන දේ
යන්ත්ර ඉගෙනීම අශ්ව රේසිං සඳහා අලුත් දෙයක් නොවේ. හෝස් රේසිං නේෂන් සහ ටයිම්ෆෝම් වැනි ගෝලීය වේදිකා වසර ගණනාවක් තිස්සේ සංඛ්යානමය ආකෘති භාවිතා කර ඇත. නමුත් එම පද්ධති බොහොමයක් ඇමරිකානු, බ්රිතාන්ය, ඕස්ට්රේලියානු - විශාල විදේශීය දත්ත කට්ටල මත ගොඩනගා ඇති අතර නවසීලන්තයට අනුවර්තනය කර ඇත්තේ පසු සිතුවිල්ලක් ලෙස ය.
ගැටලුව වන්නේ නවසීලන්ත ධාවන තරඟ සැබවින්ම වෙනස් වීමයි. කුඩා ක්ෂේත්ර. රැස්වීම් අඩුයි. වේගයෙන් වෙනස් වන ධාවන පථ තත්වයන්. ජාත්යන්තර ස්වරූපය පිළිබිඹු නොකරන ජෝකී සහ පුහුණුකරු රටා. රිකාර්ටන් හිදී හොඳින් දිව ගිය අශ්වයෙකු ටෙ රාපා හිදී අරගල කරන්නේ මන්දැයි හෝ අවාපුනි හිදී ඇති විශේෂිත බාධකයක් සොෆ්ට් 6 හි ඓතිහාසිකව දුර්වල ලෙස ක්රියා කළේ මන්දැයි ප්රධාන වශයෙන් එක්සත් රාජධානියේ දත්ත මත පුහුණුව ලත් AI ආකෘතියක් තේරුම් නොගනී.
විසඳුම නවසීලන්ත දත්ත මත පමණක් පුහුණු කරන ලද ආකෘතියකි.
අනාවැකි පිටුපස ඇති දත්ත
අරමුණක් මත ගොඩනගා ඇති NZ ධාවන AI තරඟයකට විචල්යයන් දහස් ගණනක් අවශෝෂණය කරයි. බාධකය, බර, මෑත කාලීන ස්වරූපය වැනි පැහැදිලි ඒවා පමණක් නොව, මිනිස් ආබාධිතයින්ට ප්රමාණනය කිරීමට කලාතුරකින් කාලය ඇති රටා:
අංශ වේලාවන් — අශ්වයෙකු තම අවසාන ස්ථානය පමණක් නොව, ක්ෂේත්ර සාමාන්යයට සාපේක්ෂව එහි අවසාන මීටර් 200 සහ මීටර් 600 අවසන් කළ ආකාරය.
ධාවන පථය සහ දුර අනුව බාධක කාර්ය සාධනය — මීටර් 1600 ට වැඩි ට්රෙන්තම් හි 3 වන බාධකය, එම සංචාරයේදීම රිකාර්ටන් හි 3 වන බාධකයට වඩා සංඛ්යානමය වශයෙන් වෙනස්ද යන්න.
යන තත්ත්ව ඉතිහාසය - මතුපිට වර්ගය අනුව කොටස් කර ඇති, හොඳ, මෘදු සහ බර ධාවන පථවල තනි අශ්වයන් ක්රියා කරන ආකාරය.
නිශ්චිත ධාවන පථවල පුහුණුකරු සහ ජෝකී රටා - ඔවුන්ගේ සමස්ත ප්රහාරක අනුපාතය පමණක් නොව, එක් එක් ස්ථානයේදී ඔවුන් ක්රියා කරන ආකාරය.
පන්ති සංක්රාන්ති — ශ්රේණියේ ඉහළට හෝ පහළට යන අශ්වයන් ඓතිහාසිකව සැසඳිය හැකි තරඟ වලදී සාර්ථක වී ඇති ආකාරය.
ධාවන බර වෙනස්කම් - වෙන් කරන ලද බර සහ සැබෑ බර අතර වෙනස, ආධුනිකත්ව හිමිකම් සාධකගත කිරීම.
මෙම ආකෘතිය අනුමාන නොකරයි. එය සෑම ධාවකයෙකුම, සෑම ස්ථානයක්ම, සෑම සීමාවක්ම ඇතුළුව - දස දහස් ගණනක් ඓතිහාසික නවසීලන්ත ධාවන ප්රතිඵල වලින් ඉගෙන ගන්නා අතර ඓතිහාසිකව සාර්ථකත්වය පුරෝකථනය කර ඇති සාධකවල සංයෝජන හඳුනා ගනී.
බොහෝ පන්ටර්වරුන් තේරුම් ගන්නවාට වඩා ධාවන පථ තත්වයන් වැදගත් වන්නේ ඇයි?
නවසීලන්ත ධාවන දත්ත පිළිබඳ AI විශ්ලේෂණයෙන් ලැබුණු වඩාත්ම කැපී පෙනෙන සොයාගැනීම්වලින් එකක් වන්නේ තත්ත්වය ප්රතිඵල කෙරෙහි කෙතරම් බලගතු ලෙස බලපාන්නේද යන්න සහ තනි අශ්වයන් එය කෙතරම් අනනුකූල ලෙස හසුරුවන්නේද යන්නයි.
ඔටාකි හි සාමාන්ය සති මැද පිටියක් ගන්න. හොඳ 4 තරඟයකදී, ප්රියතමයා හොඳ ධාවන පථවල ආරම්භ 7 කින් ජයග්රහණ 3 ක වෘත්තීය වාර්තාවක් තිබිය හැකිය. නමුත් ගැඹුරට හාරා බැලුවහොත්, එම ජයග්රහණ තුනම හොඳ 3 හෝ ඊට වඩා ශක්තිමත් බව ඔබට පෙනී යනු ඇත - එම අශ්වයා කිසි විටෙකත් මෘදු හෝ බර මතුපිටක් මත තබා නැත. මේ අතර, එකම තරඟයකදී 15-1 ක අවස්ථාවක් වර්ෂාවෙන් බලපෑමට ලක් වූ භූමියේ එහි හොඳම වෘත්තීය තරඟ පහෙන් හතරක් ධාවනය කර ඇත.
බොහෝ පන්ටර්වරු ධාවන පථයේ තත්ත්වය දෙස බලා ඔවුන්ගේ චින්තනය පියවරකින් හෝ දෙකකින් සකස් කරති. ආකෘතිය එය ප්රමාණනය කරයි, එයින් ඉගෙන ගනී, සහ එම ඉගෙනීම අශ්වයන් දහස් ගණනක් හරහා අදාළ කරයි.
වටිනාකම ගැන කුමක් කිව හැකිද?
නවසීලන්ත ක්රීඩකයින් සඳහා AI ක්රීඩාව වෙනස් කරන ස්ථානය මෙයයි.
ජයග්රාහකයින් තෝරා ගැනීම එක දෙයකි. නිවැරදි මිලට ජයග්රාහකයින් තෝරා ගැනීම තවත් දෙයකි. හොඳ පුරෝකථන පද්ධතියක් අශ්වයන් ශ්රේණිගත කිරීම පමණක් නොවේ - එය සම්භාවිතාව ඇස්තමේන්තු කරයි. ආකෘතිය අශ්වයෙකුට ජයග්රහණය කිරීමට 25% ක අවස්ථාවක් ලබා දෙන විට සහ TAB ස්ථාවර අවාසි 12% ක අවස්ථාවක් (දළ වශයෙන් ඩොලර් 8.00+) අදහස් කරන විට, එය වටිනාකම් අවස්ථාවක්.
මෙය අපේක්ෂිත අගය (EV) ඔට්ටු ඇල්ලීමකි - වෘත්තීය පෝකර් ක්රීඩකයින් සහ ක්රීඩා ඔට්ටු අල්ලන්නන් භාවිතා කරන එකම සංකල්පය. ඔබට සෑම තරඟයක්ම ජයග්රහණය කිරීමට අවශ්ය නැත. සැබෑ සම්භාවිතාව වෙළඳපල මිල ඉක්මවා යන තැන ඔබ ඔට්ටු තැබිය යුතුය.
AI මෙහි විශිෂ්ට වන්නේ එය හැඟීම් විරහිත බැවිනි. එය අශ්වයෙකුගේ නමට ආදරය කරන්නේ නැත, නැතහොත් අවසාන ආරම්භයේ දීප්තිමත් ජයග්රහණයකින් පැද්දෙන්නේ නැත, නැතහොත් නරක පහරකින් පසු අධික ලෙස නිවැරදි කරන්නේ නැත. එය දත්ත සකසයි, සම්භාවිතාව ඇස්තමේන්තු කරයි, සහ ගණිතය කතා කිරීමට ඉඩ දෙයි.
මිනිස් මූලද්රව්යය තවමත් වැදගත් වේ
AI, දඩයම්කරුගේ විනිශ්චය ප්රතිස්ථාපනය නොකරයි - එය එය වැඩි දියුණු කරයි. හොඳම ප්රවේශය වන්නේ AI-ජනනය කරන ලද සම්භාවිතාවන් සහ ක්රීඩාව පිළිබඳ ඔබේම දැනුම ඒකාබද්ධ කිරීමයි. යම් පුහුණුකරුවෙකු සෑම වසරකම මෙම නිශ්චිත රැස්වීම ඉලක්ක කරන බව හෝ අද ජෝකියෙකුට ශක්තිමත් ධාවන ලැයිස්තුවක් ඇති බව ඔබ දන්නවා ඇති. ආකෘතිය සියල්ල ග්රහණය කරගන්නේ නැත.
නමුත් ආකෘතිය ග්රහණය කරගන්නේ - ඓතිහාසික ධාවන 100,000+ පුරා සංඛ්යානමය රටා - කිසිම මිනිසෙකුට තම හිසෙහි තබා ගත නොහැකි තොරතුරු ය. දෙකම භාවිතා කරන්න, එවිට ඔබ ද්රව්යමය වාසියක් සමඟ සෙල්ලම් කරයි.
නවසීලන්තයේ AI ධාවන අනාවැකි සමඟ ආරම්භ කිරීම
වේදිකා කිහිපයක් දැන් දත්ත මත පදනම් වූ නවසීලන්ත ධාවන තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ලබා දෙයි. නවසීලන්ත ගැල්ප් සඳහා විශේෂයෙන් ගොඩනගා ඇති එකක් වන්නේ ජයග්රාහී තැපෑල — නවසීලන්ත ධාවන දත්ත මත පමණක් පුහුණු කරන ලද AI පුරෝකථන එන්ජිමකි. එය සියලුම නවසීලන්ත ත්රොබ්රෙඩ් රැස්වීම් ආවරණය කරයි, ජයග්රහණය සහ ස්ථාන සම්භාවිතාව ජනනය කරයි, සහ අපේක්ෂිත වටිනාකම මත පදනම්ව වටිනාකම් අවස්ථා ඉස්මතු කරයි.
මෙම සේවාව දැනට පුද්ගලික බීටා අවධියේ පවතින අතර, AI හට තම දාරය තියුණු කර ගත හැකිද යන්න පරීක්ෂා කිරීමට කැමති පන්ටර්වරුන් සඳහා නොමිලේ අත්හදා බැලීමක් තිබේ.
ඔබ Winning Post භාවිතා කළත්, ඔබේම ආකෘති ගොඩනඟා ගත්තත්, නැතහොත් අංශ වේලාවන් සහ ධාවන පථ-තත්ව බෙදීම් කෙරෙහි වඩාත් සමීප අවධානයක් යොමු කළත්, දිශාව පැහැදිලිය: NZ ධාවන විශ්ලේෂණය දත්ත විප්ලවයක් හරහා ගමන් කරයි. අනුවර්තනය වන පන්ටර්වරු ගෙවීම් කවුළුවේ ටිකට්පත් තබා ගන්නා අය වනු ඇත.
*(මෙම ලිපිය තොරතුරු දැනගැනීමේ අරමුණු සඳහා පමණි. අශ්ව රේස් ඔට්ටු ඇල්ලීම මූල්ය අවදානමක් ඇති කරයි. කරුණාකර වගකීමෙන් යුතුව සූදුව කරන්න.)*
