Yapay Zeka ile At Yarışı Analizi Nasıl Çalışır?

Yapay zeka ile at yarışı analizi, insan analistinin yaptığı karşılaştırmayı binlerce koşu üzerinde ve her koşu için aynı ölçüyle yapmaktır. Model, geçmiş koşulardan hangi özelliklerin sonuçla ilişkili olduğunu öğrenir ve bugünkü koşudaki her atı bu özellikler üzerinden puanlar. Bu yazı Tahmin Makinesi modelinin ne yaptığını, ne yapmadığını ve puanların nasıl okunması gerektiğini anlatır.

Model hangi veriyi kullanır?

Her koşu günü, programdaki her at için geçmiş kayıtlar değerlendirilir. Modelin girdileri dört ana gruptadır.

• Koşu geçmişi. Atın koştuğu her koşunun mesafesi, pisti, kum durumu, taşıdığı kilo, bitiriş sırası ve derecesi girdi olarak kullanılır.
• İdman kayıtları. Galop tarihleri, mesafeleri ve dereceleri kullanılır.
• Soy bilgisi. Aygır, kısrak ve kısrak babası ile bunların yavrularının koşu performansı kullanılır.
• Koşu şartları. Bugünkü koşunun mesafesi, pisti, kum durumu, türü ve grubu ile benzer koşuların kazanan dağılımları dikkate alınır.

Model, bugünkü koşuya benzemeyen geçmiş koşuları eler. Aşırı sapma gösteren koşular (örneğin geç çıkış ya da koşmayan at) analiz dışında tutulur. Bu yüzden tabloda her at için üç sayı görürsünüz: elemeden sonra analize giren koşu sayısı, analize giren koşu sayısı ve toplam koşu sayısı. Analize giren koşu sayısı azsa puanın güveni de düşer.

Dört puan ve toplam

Toplam puan, dört puanın koşu türüne göre ağırlıklı toplamıdır. Örneğin genç atların maiden koşusunda orijin ve galop daha ağır basar, çünkü koşu geçmişi kısadır. Deneyimli atların handikap koşusunda ise derece ve form öne çıkar.

Güven oranı ne anlatır?

Her puanın yanında bir güven oranı vardır. Bu oran, puanın dayandığı veri miktarını ve tutarlılığını özetler. On beş benzer koşuda istikrarlı derece alan bir atın derece puanı yüksek güvenle gelir. İki koşuluk geçmişi olan bir atın puanı ise aynı değerde olsa bile düşük güven taşır. Güven oranı düşük puanları, yüksek güvenli puanlarla eşit ağırlıkta okumayın.

Tahmini derece

Model her at için bugünkü koşuda beklenen bitiriş süresini de üretir. Tahmini derece, atın aynı mesafedeki geçmiş derecelerinden yola çıkar ve pist türü, kum durumu, kilo ve güncel forma göre düzeltilir. Sonuç bir süre olduğu için atlar arasında doğrudan karşılaştırılabilir: iki atın tahmini dereceleri arasındaki fark, mesafenin sonunda beklenen boy farkına yakındır. Derecenin nasıl normalize edildiği derece rehberinde anlatılır.

Standart ve özel analiz

Standart analiz hazır parametrelerle çalışır ve her koşu için aynı kuralları uygular. Özel analizde tarih aralığını, mesafeyi, hipodromu, pisti ve kum durumunu kendiniz seçersiniz. Böylece modele "yalnız son iki yılın kum koşularına bak" ya da "yalnız bu hipodromdaki koşuları say" diyebilirsiniz. Beğendiğiniz ayarları şablon olarak kaydedip tek tıkla uygularsınız. Bu özellik deneyimli takipçilerin kendi yöntemlerini modele taşımasını sağlar.

Model nerede başarılı, nerede değil?

Modelin en yüksek puan verdiği atın kazandığı koşular başarılı analizler sayfasında tarih sırasıyla listelenir. Her satır o günün analiz sayfasına gider, böylece o koşuda tablonun neye benzediğini görebilirsiniz. Modelin güçlü olduğu yer, çok sayıda benzer koşusu olan deneyimli atların yarıştığı koşulardır. Zayıf olduğu yer ise veri azlığıdır: ilk koşusuna çıkan atlar, uzun aradan dönenler ve pist değiştirenler için puanlar düşük güvenle gelir.

Tabloyu nasıl okumalı?

• Önce koşu bilgi çubuğuna bakın: mesafe, pist, kum durumu ve benzer koşuların kazanan dağılımları.
• Toplam puana göre sıralayın, sonra ilk beş atın dört puanını karşılaştırın. Tek başlıkta öne çıkan at ile her başlıkta dengeli at farklı şeyler anlatır.
• Tahmini derecelere bakın: aralarındaki fark küçükse sıralama kırılgandır.
• Güven oranı düşük atların profil sayfasını açıp koşu geçmişine ve galoplarına kendiniz bakın.
• Koşu bittiğinde sonuç sekmesinden tahmini derecelerle gerçek dereceleri karşılaştırın. Bu karşılaştırma modeli ve kendi okumanızı geliştirir.

Adım adım anlatım için kullanım kılavuzuna, temel yaklaşım için analiz rehberine bakabilirsiniz.