Pist ve mesafe modeli
Safkanın çim, kum ve sentetik pistlerdeki geçmişini inceler. Kısa, orta veya uzun mesafelerden hangisine daha yatkın olduğunu; benzer pist ve mesafelerdeki kazanma, ilk üç ve derece performansıyla ölçer.
Şeffaf model yaklaşımı
Sürpriz At tek bir puana güvenmez. Her koşuyu farklı açıdan inceleyen beş uzman XGBRanker modeli kullanır. Modeller safkanları tek tek değil, aynı koşudaki rakipleriyle birlikte değerlendirerek sıralar.
Arap ve İngiliz safkanların gelişim, dayanıklılık, mesafe ve tempo özellikleri aynı değildir. Bu nedenle Arap yarışlarında yalnız Arap modelleri, İngiliz yarışlarında yalnız İngiliz modelleri çalışır. İki ırkın eğitim verileri ve puanları birbirine karıştırılmaz.
Safkanın çim, kum ve sentetik pistlerdeki geçmişini inceler. Kısa, orta veya uzun mesafelerden hangisine daha yatkın olduğunu; benzer pist ve mesafelerdeki kazanma, ilk üç ve derece performansıyla ölçer.
Handikap puanını, daha önce koştuğu yarış gruplarını ve karşılaştığı rakiplerin gücünü değerlendirir. Atın bugünkü rakip grubuna göre sınıf yükseltip yükseltmediğini veya daha uygun bir gruba inip inmediğini anlamaya çalışır.
Son yarışlardaki sonuçları, derece gelişimini, yarış aralarını, galopları ve ekipman değişikliklerini inceler. Kötü bir sonuçta startta kalma veya geç çıkma gibi açıklanabilir sorunlar varsa bunu normal bir başarısızlıktan ayırır.
Safkanın önde, ön grupta veya geriden koşma karakterini analiz eder. Bugünkü yarışta kaç öncü rakip bulunduğunu ve beklenen temponun atın koşu stiline avantaj mı, dezavantaj mı oluşturacağını hesaplar.
AGF, ganyan oranı, jokey kalitesi, at–jokey uyumu, kilo ve handikap durumunu inceler. Diğer dört modelden ayrı çalışır; böylece sistem yalnızca piyasanın favorilerini tekrar etmez.
Son aşama
Beş model her safkan için ayrı bir olasılık üretir. Sistem bu sonuçları bir araya getirerek nihai “Ensemble Sonucu”nu hesaplar. Güncel form, pist–mesafe ve kalite modelleri daha yüksek; tempo ve piyasa modelleri daha kontrollü ağırlığa sahiptir.
Pist, kalite, form ve tempo modellerinin verdiği güç ile piyasanın beklentisi karşılaştırılır. Modeller bir safkanı piyasadan belirgin şekilde güçlü buluyorsa “Sürpriz Değer” işareti gösterilir.
AGF, yarışseverlerin tercihlerini temsil eder. Ensemble sonucu ile yan yana gösterilerek yapay zekâ sıralamasının piyasa görüşünden nerede ayrıldığı kolayca görülebilir.
Önemli: Modeller geçmiş verilerden olasılık ve sıralama üretir. Eksik veri, yarış içi olaylar ve beklenmeyen koşullar sonucu etkileyebilir. Gösterilen tahminler kesin sonuç veya kazanç garantisi değildir.