Conférencier | Transcription |
| Siddhant Karmali | Salut tout le monde, voici Siddhant Karmali, Mason Chen et Arhan Surapaneni et nous y travaillons |
| optimiser le jeu AKQJ pour de vraies situations de poker. Ainsi, le COVID-19 est une santé mentale efficace et peut aggraver les problèmes de santé mentale existants. |
| Les facteurs de stress impliqués dans la pandémie, à savoir la peur de la maladie ou la perte d'êtres chers, peuvent avoir un impact sur la capacité de prise de décision des personnes et peuvent les conduire à des comportements addictifs. |
| Et la dépendance au jeu est l'un de ces comportements qui a augmenté en raison de l'augmentation des sites de jeux en ligne... du trafic sur les sites de jeux en ligne. |
| Ce projet analyse comment différentes situations dans le jeu de poker affectent la façon dont les gens prennent des décisions irrationnelles. Il s'agit notamment des situations qui peuvent mener au jeu problématique. Nous avons développé un modèle de poker simplifié qui n'utilise que l'as et les figures, donc A, K, Q et J. |
| Cela augmente les probabilités de certaines mains gagnantes appelées et nous l'avons appelée AKQJ pour as, king, queen, jack. |
| Les variables de ce modèle sont la valeur de la carte, le nombre de joueurs, le nombre de tours d'enchères et si les cartes sont ouvertes ou cachées. |
| Cartes ouvertes ou ouais ... l'objectif de ce modèle est de simplifier les calculs de probabilité compliqués pour les résultats gagnants dans un jeu complet de poker. |
| Et nous étendrons cet objectif à l'idée que puisque le poker dans la vraie vie a plus d'un tour d'enchères, nous pouvons prouver ou nous pouvons montrer que ce modèle est efficace, même dans différentes variantes de poker avec différents tours d'enchères. |
| Voici donc comment le projet... ou voici les grandes lignes du projet. Nous avons d'abord étudié les paris émotionnels et le jeu compulsif et quels sont les facteurs de risque du jeu compulsif ? Comment les gens aiment... à quoi pensent les joueurs compulsifs ? |
| Pourquoi jouent-ils ? Nous avons donc découvert que les gens joueront pour des sensations fortes, tout comme les toxicomanes... les personnes qui ont une dépendance à la drogue utilisent la drogue pour un high ou une sensation forte. Alors encore une fois nous... |
| Nous en déduisons que le jeu ou le jeu en tant que dépendance doit toucher les mêmes cordes cérébrales qui sont impliquées dans l'examen... ou celles qui sont impliquées dans le système de récompense. |
| Et puis nous sommes allés à... notre technologie utilisait des cartes cachées et ouvertes dans des cas réels. Donc, les cartes cachées et ouvertes sont... donc les cartes ouvertes sont les cartes qu'un joueur garde face visible et les cartes cachées sont face cachée, et seul le joueur connaît son identité. |
| Ensuite, nous avons créé deux algorithmes distincts. Il y avait un algorithme complet et un algorithme du pire des cas. |
| Mais l'algorithme complet est plus compliqué car toutes les cartes sont cachées et il est difficile de faire des calculs, et l'algorithme du pire des cas avait des cartes ouvertes pour que les joueurs... ou nos joueurs modélisés puissent en déduire |
| que vous preniez le pari ou non. Et c'était donc notre partie ingénierie. Nous avons utilisé JMP pour modéliser les styles de jeu des joueurs. |
| Et nous avons également utilisé |
| Programmation Java et Python, comme Arhan le montrera, pour générer... pour générer aléatoirement des situations de carte, et nous avons calculé les probabilités et effectué des tests de corrélation et de régression dans JMP. |
| Tellement caché... cartes cachées et ouvertes. Les cartes ouvertes sont, comme je l'ai mentionné, les cartes ouvertes sont le jeu... les cartes qu'un joueur garde face visible pour que les autres joueurs puissent les voir. |
| Et les cartes cachées sont face cachée et seul le joueur connaît son identité. L'algorithme complet, qui |
| ... c'est ce qui se passe généralement dans un vrai jeu de poker où les joueurs doivent essayer de calculer la probabilité |
| d'entre eux gagnant contre une autre personne ou eux gagnant contre leur adversaire, en fonction de leur main actuelle. |
| Et dans un algorithme complet, c'est difficile à faire, car toutes les cartes sont cachées et vous ne savez pas quelle carte possède quel joueur. Et les cartes ouvertes facilitent le calcul du jeu AKQJ. |
| Et le nombre de cartes cachées augmente avec le nombre de tours d'enchères. donc le premier cas que nous avons fait était avec un tour et six joueurs, qui avaient six cartes cachées. |
| Ensuite, nous avons un tour d'enchères et cinq joueurs, qui avaient sept cartes cachées |
| etc. |
| Donc, plus tôt, nous... ou dans le modèle, il y avait six joueurs auxquels on avait attribué les étiquettes A à F. Nous leur attribuons des caractéristiques de probabilité, qui sont les pourcentages de confiance dont ils disposent pour faire un pari. |
| A est 0 %, B est 15 %, C est 30 %, D est 45 %, E est 60 % et F est 75 %. Et la probabilité de 75 % de F signifie que |
| à moins qu'ils ne le soient... à moins qu'ils ne soient sûrs à 75 %... au moins sûrs à 75 % qu'ils gagneront contre cette personne... leur adversaire, alors ils ne prendront pas le pari, donc cela signifie qu'ils sont très, très conservateur avec leurs paris. |
| un cas de poker général, qui est l'algorithme complet, et l'algorithme du pire des cas. |
| La méthode générale est calculée ou, par exemple, si nous essayons de calculer la probabilité que A gagne le match de poker, en |
| termes de la méthode générale, nous devrions utiliser la probabilité de A est la probabilité que A contre A gagne contre B fois la probabilité que A gagne contre C, |
| jusqu'à la probabilité que A gagne contre F. Cela prend beaucoup de temps à calculer et c'est lourd dans un vrai match de poker, puisque le temps du tour d'enchères peut être de 45 secondes à une minute et peu de gens peuvent faire ce genre de calcul en une minute. |
| Donc le pire des cas... c'est là que nous avons développé la méthode du pire cas. |
| Le pire des cas... nous avons calculé le pire des cas en voyant quel joueur peut faire la meilleure main avec les cartes qu'il peut voir, sur quatre cartes partagées qui sont ouvertes à tous les joueurs et une carte cachée et une carte ouverte par joueur. |
| Nous utilisons ces deux algorithmes dans trois cas différents. Le premier cas est avec un tour d'enchères et six joueurs. Nous devons déterminer dans quels cas chaque joueur se couchera ou restera et combien de jetons il gagnera ou perdra. |
| Par exemple, A reste, même s'il perd des jetons, parce que c'était |
| ... c'était l'un de nos modèles, dont nous... dont nous savions qu'ils avaient un problème de jeu, donc... que... donc selon notre état, ils devaient rester. |
| B gagne contre E, mais pas contre n'importe qui d'autre. C ne gagne pas dans ce cas. D gagne contre B et C et est à égalité avec A et E. |
| Et E ne gagne pas, et F gagne tout... contre tous les autres joueurs. Notez que parce que C et E n'ont pas gagné, ils... ou parce que B n'a pas gagné assez parce que C n'a pas gagné du tout, et parce que E n'a pas gagné du tout, ils se couchent tous |
| au prochain tour d'enchères et ils perdent leurs... ils perdent leurs jetons. Et donc ceux qui restent, ce sont ceux qui aiment... étant donné qu'il s'agit d'un match de poker d'un match ou d'un tour d'enchères, |
| ceux qui sont ... celui qui a le plus de chances de gagner est F, car ils ont la probabilité de gain la plus élevée dans le pire des cas. Et nous pouvons voir que, si vous allez à la diapositive précédente, nous pouvons voir que le joueur A ou le joueur |
| ... ou pour le cas des six joueurs, le joueur F était globalement très proche de 80 %, donc nous pouvons... donc le... il y a donc une corrélation entre... ou il y avait une forte corrélation entre |
| la |
| Méthode du pire cas AKQJ et méthode générale. Et le cas suivant est avec un tour d'enchères et cinq joueurs. Dans ce cas, les valeurs de confiance changent. |
| A est de 0 %, B est de 12 %, C est de 25 %, D est de 38 % et F est de 65 %. Le joueur E a été retiré, car il a perdu le plus de jetons et a dû se coucher au tour précédent. |
| Dans ce tour avec le moins de joueurs, on voit qu'il y a plus de cartes cachées. Le nombre de cartes cachées augmente avec le nombre de tours d'enchères et de joueurs. |
| Avec l'augmentation du nombre de cartes cachées, le temps de calcul peut prendre plus de temps, ce qui peut rendre les joueurs plus nerveux et peu disposés à faire ces calculs, car ils pourraient perdre de l'argent. Dans ce cas, le joueur F n'a pas gagné, comme le montre |
| comment leur pire probabilité de gagner |
| est inférieur à leur pourcentage de confiance, ils sont donc obligés de se coucher. |
| Ce qui veut dire que... ou cela pourrait être dû au fait que les joueurs conservateurs peuvent ne pas bien réussir dans la dernière étape du jeu, parce qu'ils sont, vous savez, trop avares avec leur argent. Ils ne font pas les bons paris même lorsque les enjeux sont plus élevés. |
| Le cas suivant est avec quatre joueurs et nous avons fait ce test pour confirmer si le joueur F gagne ou non, et nous pouvons... et si c'est si F ne gagne pas, nous pouvons dire avec confiance que |
| les joueurs plus conservateurs ne réussissent pas bien ... ne réussissent pas bien dans les dernières étapes du jeu. Et notez que F doit continuer à diminuer sa probabilité de gagner. |
| Nous avons également testé si l'algorithme du pire cas correspondait pour cinq joueurs. Dans la méthode générale, B a 11 % de chances de gagner, D a 46 % de chances de gagner et F a 48 % de... 48 % de chances de gagner. |
| C'est très proche des valeurs les plus défavorables, et nous obtenons donc une forte corrélation de... nous obtenons une forte corrélation avec un R au carré de 0,998. |
| Et donc, ce pire cas fait que F gagne 50% du temps dans le match à cinq joueurs. |
| Et nous avons également testé cela pour quatre joueurs, dans lesquels... |
| dans lequel nous confirmons que F gagnera 50% du temps dans le cas des quatre joueurs. Et puis le troisième cas est avec trois tours d'enchères à six joueurs. Dans ce cas, les valeurs sont les mêmes. |
| et E, que nous avons rajouté est de 56 %. Au premier tour, F gagne, cependant, alors que les joueurs ont commencé à se coucher comme B, C et D se plient, |
| F doit changer son niveau de confiance. |
| F doit changer son niveau de confiance pour correspondre aux probabilités de gagner pour un tour. |
| Le niveau de F passe à 60 % après le premier tour et à 54 % après le second tour. |
| C'est impliqué, comme ce sont des modèles. |
| Ce sera involontaire, |
| indiquant qu'il y a de la nervosité dans un style de jeu conservateur, ce qui contribue à ce que ces joueurs perdent lors des tours ultérieurs. |
| Les joueurs A et F représentent les styles de jeu extrêmes, ce qui peut indiquer un problème de jeu. Et ceci est un résumé rapide des calculs du tour d'enchères. Dans deux tours d'enchères ou dans une partie à deux tours de flexion, on verra que F ne gagne que deux fois sur 20. Alors |
| le le... |
| La main possible du joueur ne fait pas tout ... comme la main possible de F n'est pas assez bonne pour correspondre à la main possible de l'adversaire. Cela se produit dans les deux tours d'enchères et les trois tours d'enchères. |
| Et cela est dû à la nervosité, et cela est dû au fait que la probabilité de F était bien trop élevée, comme s'ils ne pouvaient pas égaler leur |
| niveau de confiance, donc si vous voulez... peut-être que la stratégie optimale pour bien jouer au poker est de ne pas être trop agressif avec vos paris et aussi pas trop conservateur avec vos paris. Faites comme le joueur D, qui a... |
| le joueur D avait 38 % de chance... ou 38 % de probabilité donc il devait être sûr à au moins 38 % qu'il ferait... qu'il gagnerait contre son adversaire. Donc comme... je pense... ou sur cette base, autour de cet endroit est un bon endroit pour jouer au poker. Maintenant, pourquoi est-ce important ? |
| Nous avons également fait... ou nous avons également fait le test des trois joueurs pour confirmer que le joueur F doit se coucher et que le joueur D gagne dans ce tour. Nous pouvons donc dire que le joueur D a sans doute la meilleure stratégie dans ce modèle de poker, dans le modèle de poker AKQJ, avec plus d'un tour d'enchères et plus de... et moins de six joueurs. |
| Nous avons également fait les deux tours d'enchères, pour considérer... ou pour montrer que F ne gagne pas non plus. |
| Et c'est un autre cas que nous avons fait pour tester si le résultat de la défaite de F s'est maintenu tout au long des tours d'enchères. Nous avons fait cela, trois tours d'enchères et quatre joueurs. |
| Et maintenant, pourquoi est-ce important ? Nous avons montré précédemment que les joueurs peuvent effectuer des calculs simples, comme le pire des cas, pour contrôler leur envie de parier même sur la main perdante. |
| Les personnes ayant une dépendance au jeu peuvent être très, très agressives avec leurs paris et même si elles savent qu'elles perdent leur argent, elles parieront quand même au hasard, dans le léger espoir qu'elles le feront... qu'elles gagneront une grande victoire. |
| Les personnes ayant une dépendance au jeu peuvent être très, très agressives avec leurs paris et même si elles savent qu'elles perdent leur argent, elles parieront quand même au hasard, dans le léger espoir qu'elles le feront... qu'elles gagneront une grande victoire. |
| Il s'agit d'un style de pari émotionnel et il tombe directement dans le piège de l'erreur des joueurs, qui consiste à penser que si vous êtes chanceux ou si vous êtes malchanceux, vous aurez de la chance la prochaine fois, par exemple. . |
| Ces nouveaux cas de moins de joueurs et de plus de tours d'enchères dans un match de poker ont introduit les notions de nervosité chez les joueurs, même les plus rationnels. Alors F, |
| dans le seul tour d'enchères dans le calcul à six joueurs, était un joueur qui avait... comme vous pouviez voir que ce joueur avait de l'expérience ou il... ou ce joueur était capable d'attendre, il était capable d'avoir une bonne stratégie, il Ou elle, excusez-moi. |
| C'est... et nous pouvons donc appliquer cela à un vrai jeu de poker, parce que chez l'homme, le système nerveux parasympathique libère des hormones de stress, comme l'adrénaline, dans le corps, |
| provoquant une réaction de combat ou de fuite. Lorsque vous êtes dans une situation où les enjeux sont élevés, comme une partie de poker, |
| Alors vous savez que... vous savez à un niveau superficiel ce qui est en jeu, vous savez que votre argent et vos actifs sont en jeu, donc |
| vous pariez là-dessus pour essayer de l'augmenter. C'est juste la nature humaine inhérente. Plus de bande passante pendant ce jeu de poker est donnée à l'amygdale, qui est une zone du cerveau qui contrôle l'émotion, plutôt que le rationnel et impliqué dans le cortex préfrontal de fonctionnement exécutif. |
| Ainsi, plus il y a de cartes cachées dans un tour, plus les joueurs peuvent être nerveux au sujet de leurs paris et faire de pires paris, même s'ils... |
| même s'ils sont très expérimentés au poker. |
| Et cette nervosité peut être corrélée à la nature de pari aveugle du trouble du jeu compulsif, basée sur les concepts de calcul du risque et de jeu pour le plaisir. |
| Et nos conclusions étaient que F, ou des joueurs trop conservateurs comme le joueur F, pourraient ne pas réussir aussi bien dans des situations de poker réalistes. Ainsi, ceux qui font le mieux sont du côté conservateur mais sont plus disposés à parier que votre joueur habituel très, très avare. |
| Et notre principale conclusion est que les troubles du jeu peuvent être atténués si les joueurs peuvent comprendre les calculs statistiques de base et les utiliser dans leurs jeux. |
| Et |
| la recherche future, qui n'est en fait pas dans le futur, cela va arriver ou nous avons déjà fait cette recherche, nous allons obtenir des données plus fiables en utilisant Python et c'est ce que la présentation d'Arhan va montrer. Merci d'avoir regardé. |
| Arhan Surapaneni | Des millions de personnes visitent la capitale des casinos, Las Vegas, chaque année pour faire la fête, profiter du luxe, mais |
| le plus important, jouer. |
| Le jeu, bien que constituant une fausse récompense du succès dans les gains, cache encore le sombre écueil des luttes financières et sociales. |
| Notre génération se modernise, les progrès technologiques devenant rapidement la norme et les langages de programmation informatique étant les sujets nécessaires pour prospérer dans un monde moderne. |
| En utilisant des outils de programmation informatique modernes et ???, nous sommes en mesure d'approfondir leur problème psychologique et d'analyser les outils pour aider à les résoudre. |
| Cela se fait avec les auteurs Siddhant Karmali, Mason Chen et Saloni Patel, avec l'aide estimée de conseillers, le Dr Charles ??? et ???. |
| Comme mentionné précédemment, des millions de personnes fréquentent les casinos chaque année, affectant une grande population. |
| Avec un problème qui affecte un si grand échantillon, l'une des questions primordiales concerne la manière d'exprimer des solutions au problème du jeu et comment le faire efficacement. |
| Grâce à la présentation de Siddhant, nous avons beaucoup appris sur les méthodes originales |
| Cela aide à expliquer le jeu, tout en présentant les idées fausses économiques sur le jeu, prouvant qu'être calme et prudent donne les meilleurs résultats, plutôt que de compter sur la chance du jeu pour des résultats positifs. |
| Tout cela a été fait via Java. Cette méthode, cependant, prend 30 heures seulement pour 92 passages. Ce n'est pas efficace et inutilisable. Cependant, l'utilisation de Python réduit ce temps à quelques secondes, tout en permettant des niveaux de complexité plus élevés, ce qui est bénéfique pour l'ensemble des méthodes. |
| Pour récapituler, la méthode nécessite un modèle à six joueurs, chacun recevant deux cartes dans le pack de 16 d'AKQJ. |
| Une des cartes est cachée, avec quatre cartes placées sur la table. Chaque joueur a des niveaux de confiance qui déterminent la fréquence à laquelle il se couche ou continue de jouer. |
| Continuer à jouer fait perdre trois points et se coucher perd un seul point. Ceci est fait dans le but de modéliser des joueurs allant du jeu aveugle aux stratèges prudents. |
| Habituellement, lors de la réalisation d'une expérience à grande échelle, il est très fastidieux et fastidieux d'exécuter des tests en quantité suffisante pour que les données produites soient utilisables. |
| Une alternative efficace consiste à utiliser la programmation informatique, plus précisément, en utilisant le langage informatique Python dans une simulation de Monte Carlo, plutôt définie comme une large classe d'algorithmes de calcul qui reposent sur un échantillonnage aléatoire répété contenant des résultats numériques. |
| Le programme Java appliqué ici dans le diagramme est très inefficace. Ils ne permettent que deux échantillons aléatoires et le processus de sourçage individuel de chaque séquence spécifique est difficile à réaliser. |
| Lorsque nous essayons de dériver de plus grands ensembles de données, il est important de changer cela. Analyser les différences générales entre les langues, |
| Il est important d'identifier que Java est typé statiquement dans un langage compilé, tandis que Python est typé dynamiquement dans un langage interprété. Cette seule différence rend Java plus rapide à l'exécution et plus facile à déboguer. |
| Mais Python est plus facile à utiliser et plus facile à lire. |
| Python est également un langage interpréteur avec une syntaxe élégante, ce qui en fait une très bonne option pour les scripts et le développement rapide d'applications dans de nombreux domaines. Ceci est appliqué dans la méthode suivante. |
| Une chose que nous devons examiner est le nouveau randomiseur, qui est applicable, avec le jeu complet de 52 cartes, la carte AKQJ 16. |
| modèle permet une plus grande précision dans les statistiques ??? rendu, en particulier lors de l'utilisation d'une simulation de Monte Carlo. |
| Un aspect bénéfique que nous pouvons ajouter avec le Python à nos personnages. Comme Siddhant l'a couvert, nous pouvons désormais utiliser des paris. |
| Au lieu d'appliquer manuellement différents niveaux de confiance sur nos deux cartes ??? randomisé, nous pouvons utiliser Monte Carlo pour faire différents choix en fonction d'un certain seuil de pourcentage sur la possibilité d'ajouter ou de supprimer des paris qui vous verront plus tard. |
| Tout d'abord, il est important de parler du deck. Ici, nous voyons un tableau de 16 cartes avec notre fonction de mélange. Cela permet de randomiser les cartes, |
| similaire à la fonction initiale vue dans le programme Java. |
| Cela tire deux cartes du total de 16 cartes pour différents joueurs. Dans cet esprit, il existe de nombreuses applications à la fois à la méthode globale originale et à notre méthode du pire cas, qui seront couvertes et développées plus tard. |
| ??? le même jeu nous permet d'ajouter des modifications ou de déplacer des éléments pour affecter la façon dont nous calculons la méthode du pire des cas, ce qui est utile dans notre objectif final. |
| Nous n'avons pas la même flexibilité dans notre ancienne méthode JAVA. Les changements spécifiques à Python pour la méthode du pire des cas incluent un elif/if spécifique |
| déclarations, de sorte que le joueur avec la pire carte est indiqué comme perdant et que la formule couverte par Siddanth a changé. Ceci est important car cela permet plus efficacement... |
| plus d'efficacité dans la collecte de données, avec la probabilité de rendre les sorties du randomiseur plus précises. Vous pouvez ajouter des noms spécifiques à ces cartes séparées, ce qui est également une autre application utile en soi. |
| Ces simulations de Monte Carlo simplifiées permettent plus de complexité, car elles nous permettent d'ajouter nos nouveaux paris basés sur un scénario qui implique |
| plusieurs tours d'enchères que Siddanth a décrits. Nous pouvons changer de personnage en changeant la mise actuelle, ce qui affecte la façon dont le joueur reste ou quitte le tour d'enchères, ce qui constitue une différence essentielle par rapport à la méthode Java. |
| Le concept de ce programme consiste à définir une variable qui renverra éventuellement la valeur des fonds et le pari à l'argument de pari initial. |
| En envoyant la mise actuelle à zéro, nous mettons en place une boucle while pour exécuter la condition en continu jusqu'à ce que la mise actuelle soit égale à compter. |
| Ensuite, pour chaque set où nous obtenons un résultat positif, nous augmentons la valeur de notre pari. |
| Si nous devions ajouter une commande nous disant ou au personnage de ralentir à un certain pari, alors nous avons un moyen simple d'avoir un seuil de pari. |
| Nous pouvons également modifier le même formulaire pour accepter des séquences spécifiques, comme le full house, en n'autorisant une mise que lorsque la séquence est présente. Ces seuils créent notre niveau supérieur de gestion des risques. |
| Nous pouvons tracer les probabilités dans ???, où nous ajoutons à chaque pari actuel mis à jour un tableau de valeurs X et chaque valeur mise à jour à un tableau de valeurs Y, en procédant au tracé des deux PLT(?) pour tracer les valeurs X et les valeurs y. |
| Le composant clé de la meilleure fonction est la condition if... dans l'instruction if qui correspond à un résultat positif. Ceci peut être adapté à n'importe quel |
| résultat nécessaire, y compris le scénario général et le pire scénario. |
| Lorsque nous appliquons nos comparaisons avec les deux caractères et les caractères multiples, nous pouvons ajouter des déclarations importantes qui garantissent que les données sont correctement comparées. |
| En utilisant Python, vous pouvez vous assurer que les dessins ressemblent à deux paires ou au lieu de valeurs plus élevées excluant les joueurs avec une valeur inférieure, les forçant à quitter le jeu. Cela permet une plus grande efficacité avec le nouveau programme Python plutôt que d'utiliser le programme Java d'origine. |
| Quelque chose qui prendrait 30 heures à l'origine peut maintenant être fait en quelques secondes. |
| Une fois ce programme appliqué, nous sommes en mesure d'exécuter un test de corrélation avec les nouveaux résultats par rapport aux résultats Java d'origine. Si nous regardons les lignes rouges pour les méthodes générales et les pires cas, nous voyons que |
| ils sont extrêmement proches de un, ce qui indique de fortes corrélations. |
| Ceci est également associé à la valeur R au carré la plus élevée. Nous exécutons également le test d'hypothèse à une proportion, nous indiquant que pour les deux méthodes, nous n'avons pas réussi à rejeter l'hypothèse nulle. |
| Cette valeur, bien qu'élevée, n'est pas proche de... n'est pas aussi proche de un. Pour quelque chose dont on s'attendrait à ce qu'il soit presque identique, car il s'agit de programmation informatique. |
| Il y a deux raisons principales à cela, la première est la taille de l'échantillon. 92 semble beaucoup, mais ce n'est pas fort... ce n'est pas une tendance aussi forte qu'on pourrait s'y attendre. |
| Pour résoudre ce problème, nous sommes en mesure d'augmenter la taille de l'échantillon à 1 000 ou même 10 000. Une autre raison pourrait être l'application de Python. Comme mentionné précédemment, Python est un langage plus complet qu'un langage statique. Cela pourrait changer l'effet, mais rester le même. |
| Ici, nous voyons le programme finalement appliqué avec leurs résultats présentés. Avec ce programme, nous voyons ce que chaque jeu... quelles cartes chaque joueur pioche avec les cartes... |
| quelle carte est montrée et cachée, quelles cartes sont sur la table, combien de jetons les joueurs gagnent et perdent et, enfin, qui gagne, comment ils gagnent. Dans le diagramme ci-dessous, nous voyons que le joueur 1 gagne avec le full house. |
| la possibilité d'exécuter plusieurs personnages dans un ordinateur et une fonction, décrivant les différentes séquences lors de l'application |
| différents nombres de joueurs, montrant également la probabilité de résultats différents, en ajoutant même les multiples courses de paris dans un jeu de poker régulier, que Siddanth a couvert. |
| Ceci est vital pour les développements futurs, car cela permet aux gens du monde entier d'utiliser ce programme et cette méthode |
| développer des idées en tant qu'outil d'apprentissage pouvant être utilisé pour agir comme thérapie pour les toxicomanes. |
| Un autre développement exploite l'aspect du réseau neuronal (IA), rendant ce programme plus détaillé en ajoutant des fonctionnalités telles que le bluff, suffisamment ajouté pour que le programme ressemble davantage à un jeu réel vu dans les casinos. |
| Enfin, nous avons pu voir en utilisant Python, non seulement nous bénéficions d'une plus grande précision, mais d'une efficacité plus élevée ... beaucoup plus élevée, prouvant finalement notre hypothèse d'origine selon laquelle être prudent |
| donne plus d'argent et plus de gains, transformant un programme qui prenait à l'origine des heures en quelques secondes seulement. |
| Alors la prochaine fois que vous irez à Vegas ou que vous participerez à un jeu avec des amis, souvenez-vous de ce projet et souvenez-vous qu'être plus prudent et prendre un peu plus de temps pour prendre des décisions vous aidera à long terme. |
| Merci. |
