스피커 | 성적 증명서 |
| 싯단트 카르말리 | 안녕하세요. Siddhant Karmali, Mason Chen, Arhan Surapaneni입니다. 현재 작업 중입니다. |
| 실제 포커 상황에 맞게 AKQJ 게임을 최적화합니다. 따라서 COVID-19는 효과적인 정신 건강으로 기존 정신 건강 문제를 악화시킬 수 있습니다. |
| 전염병과 관련된 스트레스 요인, 즉 질병에 대한 두려움이나 사랑하는 사람을 잃는 것에 대한 두려움은 사람들의 의사 결정 능력에 영향을 미치고 중독성 행동으로 이어질 수 있습니다. |
| 그리고 도박 중독은 온라인 도박 사이트의 증가로 인해 증가하는 그러한 행동 중 하나입니다. 온라인 도박 사이트의 사이트 트래픽. |
| 이 프로젝트는 포커 게임의 다양한 상황이 사람들이 비합리적인 결정을 내리는 방식에 어떻게 영향을 미치는지 분석합니다. 여기에는 도박 문제로 이어질 수 있는 상황이 포함됩니다. 우리는 A, K, Q, J인 에이스와 페이스 카드만 사용하는 단순화된 포커 모델을 개발했습니다. |
| 이는 특정 핸드의 승리 확률을 높이고 에이스, 킹, 퀸, 잭에 대해 AKQJ라고 불렀습니다. |
| 이 모델의 변수는 카드 값, 플레이어 수, 베팅 라운드 수 및 카드가 열려 있는지 또는 숨겨져 있는지 여부입니다. |
| 오픈 카드 또는 예... 이 모델의 목적은 전체 포커 게임에서 승리 결과에 대한 복잡한 확률 계산을 단순화하는 것입니다. |
| 그리고 우리는 이 목표를 실생활의 포커에는 하나 이상의 베팅 라운드가 있기 때문에 이 모델이 서로 다른 베팅 라운드를 가진 다양한 포커 변형에서도 효과적임을 증명하거나 보여줄 수 있다는 아이디어로 확장할 것입니다. |
| 이것이 프로젝트의 방식입니다...또는 이것이 프로젝트의 개요입니다. 먼저 감정 도박과 강박 도박에 대해 조사했으며 강박 도박의 위험 요소는 무엇입니까? 사람들은 어떻게 ... 강박적인 도박꾼은 어떻게 생각합니까? |
| 그들은 왜 도박을 합니까? 그래서 우리는 사람들이 중독자처럼 스릴을 위해 도박을 할 것이라는 사실을 발견했습니다. 마약에 중독된 사람들은 마약을 쾌감이나 스릴을 위해 사용합니다. 그래서 또 우리... |
| 우리는 중독으로서의 도박이나 도박이 리뷰와 관련된 뇌의 동일한 화음에 부딪혀야 한다고 추론합니다. |
| 그리고 우리는 ... 우리 기술은 실제 사례에서 숨겨진 카드와 열린 카드를 사용하고 있었습니다. 그래서 숨겨진 카드와 열린 카드는... 너무 열린 카드는 플레이어가 앞면이 보이도록 하고 숨겨진 카드는 뒷면을 아래로 향하게 하는 카드이며 플레이어만 자신의 신원을 알고 있습니다. |
| 그런 다음 두 개의 개별 알고리즘을 만들었습니다. 포괄적인 알고리즘과 최악의 경우 알고리즘이 있었습니다. |
| 그러나 포괄적인 알고리즘은 모든 카드가 숨겨져 있고 계산을 수행하기 어렵고 최악의 경우 알고리즘에 일부 열린 카드가 있어 플레이어가...또는 모델링된 플레이어가 추론할 수 있기 때문에 더 복잡합니다. |
| 내기를 하든 안 하든. 이것이 우리의 엔지니어링 부분이었습니다. JMP를 사용하여 플레이어의 플레이 스타일을 모델링했습니다. |
| 그리고 우리는 또한 사용 |
| Arhan이 보여주듯이 Java 및 Python 프로그래밍은 무작위로 카드 상황을 생성하기 위해 생성하고 JMP에서 확률을 계산하고 상관 관계 및 회귀 테스트를 수행했습니다. |
| 숨겨진...숨겨진 카드와 열린 카드. 오픈 카드는 제가 언급했듯이 오픈 카드는 플레이어가 다른 플레이어가 볼 수 있도록 앞면이 보이도록 하는 플레이... 카드입니다. |
| 그리고 숨겨진 카드는 앞면이 아래로 향하고 플레이어만 그의 신원을 압니다. 포괄적인 알고리즘, |
| ...이것은...일반적으로 플레이어가 확률을 시도하고 계산해야 하는 실제 포커 게임에서 일어나는 일입니다. |
| 현재 패를 기준으로 다른 사람에게 이기거나 상대방에게 이기고 있습니다. |
| 그리고 포괄적인 알고리즘에서는 모든 카드가 숨겨져 있고 어떤 플레이어가 어떤 카드를 가지고 있는지 알 수 없기 때문에 수행하기 어렵습니다. 그리고 열린 카드는 AKQJ 게임을 현명하게 계산하기 쉽게 만듭니다. |
| 그리고 숨겨진 카드의 수는 베팅 라운드의 수에 따라 증가합니다. 그래서 우리가 한 첫 번째 경우는 6장의 숨겨진 카드가 있는 1라운드와 6명의 플레이어였습니다. |
| 그런 다음 7개의 숨겨진 카드가 있는 1개의 베팅 라운드와 5명의 플레이어가 있습니다. |
| 등등. |
| 그래서 이전에 우리는... 또는 모델에서 레이블 A부터 F까지 6명의 플레이어가 있었습니다. 우리는 그들에게 베팅을 해야 하는 확신의 백분율인 확률 특성을 할당합니다. |
| A는 0%, B는 15%, C는 30%, D는 45%, E는 60%, F는 75%입니다. 그리고 F의 75% 확률은 다음을 의미합니다. |
| 그렇지 않다면...그들이 75% 확신하지 않는 한...최소 75%가 그 사람을 이길 것이라고 확신하지 않는 한...상대방은 내기하지 않을 것입니다. 그래서 그것은 그들이 매우, 아주 그들의 내기에 보수적입니다. |
| 포괄적인 알고리즘인 일반 포커 케이스와 최악의 경우 알고리즘입니다. |
| 일반적인 방법이 계산되거나, 예를 들어 A가 포커 매치에서 승리할 확률을 계산하려는 경우 |
| 일반적인 방법의 관점에서, 우리는 A의 확률을 사용해야 할 것입니다. A 대 A의 승리 대 B의 확률 곱하기 A 대 C의 확률 |
| A가 F를 이길 확률까지. 베팅 라운드 시간이 45초에서 1분일 수 있고 많은 사람들이 1분에 이런 종류의 계산을 할 수 없기 때문에 이것은 계산하는 데 매우 오랜 시간이 걸리고 실제 포커 시합에서는 번거롭습니다. |
| 그래서 최악의 경우... 그래서 우리는 최악의 경우 방법을 개발했습니다. |
| 최악의 경우... 우리는 모든 플레이어에게 공개된 4개의 공유 카드와 히든 카드 1장과 공개 카드 1장 중 어떤 플레이어가 자신이 볼 수 있는 카드로 가장 좋은 핸드를 만들 수 있는지 확인하여 최악의 경우 결과를 계산했습니다. 플레이어. |
| 우리는 세 가지 다른 경우에 이 두 알고리즘을 사용합니다. 첫 번째 경우는 1개의 베팅 라운드와 6명의 플레이어가 있는 경우입니다. 우리는 각 플레이어가 어떤 경우에 폴드하거나 머물 것인지, 얼마나 많은 칩을 얻거나 잃을지 결정해야 합니다. |
| 예를 들어, A는 칩을 잃는 경우에도 남아 있습니다. |
| ...그것은 우리의 모델 중 하나였고, 우리가...도박에 문제가 있다는 것을 알고 있었고, 그래서...그래서...우리의 조건에 따라 그들은 남아 있어야 했습니다. |
| B는 E에게 이기지만 다른 사람에게는 이기지 않습니다. 이 경우 C는 이기지 않습니다. D는 B와 C를 이기고 A와 E와 동점을 이룬다. |
| 그리고 E는 이기지 못하고 F는 모두 이깁니다...다른 모든 플레이어를 상대로 말이죠. C와 E가 이기지 못했기 때문에...또는 C가 전혀 이기지 않았기 때문에 B가 충분히 이기지 못했고 E가 전혀 이기지 않았기 때문에 모두 접습니다. |
| 다음 베팅 라운드에서 그들은 그들의... 칩을 잃습니다. 그리고 남아있는 사람들은 ...이것이 원 매치 또는 원 베팅 라운드 포커 매치라고 생각하는 사람들입니다. |
| 그들은 ... 가장 이길 가능성이 높은 것은 F입니다. 왜냐하면 그들은 최악의 경우 승리 확률이 가장 높기 때문입니다. 그리고 이전 슬라이드로 이동하면 플레이어 A 또는 플레이어가 |
| ...또는 6명의 플레이어의 경우, 플레이어 F의 전체는 80%에 매우 가까웠으므로 우리는...그래서...사이에 상관관계가 있거나...사이에 강한 상관관계가 있었습니다. |
| 그만큼 |
| AKQJ 최악의 경우 방법과 일반적인 방법. 그리고 다음 경우는 1개의 베팅 라운드와 5명의 플레이어가 있는 경우입니다. 이 경우 신뢰도 값이 변경됩니다. |
| A는 0%, B는 12%, C는 25%, D는 38%, F는 65%입니다. 플레이어 E는 가장 많은 칩을 잃었고 이전 라운드에서 폴드해야 했기 때문에 제외되었습니다. |
| 플레이어 수가 적은 이번 라운드에서는 숨겨진 카드가 더 많이 있음을 알 수 있습니다. 숨겨진 카드의 수는 베팅 라운드 및 플레이어의 수에 따라 증가합니다. |
| 숨겨진 카드의 수가 증가함에 따라 계산 시간이 더 오래 걸릴 수 있으며, 이로 인해 플레이어는 돈을 잃을 수 있기 때문에 더 긴장하고 계산을 꺼릴 수 있습니다. 이 경우 플레이어 F는 다음과 같이 승리하지 못했습니다. |
| 최악의 경우 승리 확률 |
| 신뢰 비율보다 낮으므로 접을 수밖에 없습니다. |
| 그 의미는...또는 보수적인 플레이어가 게임의 후반 단계에서 잘하지 않을 수 있기 때문일 수 있습니다. 왜냐하면 그들은 돈에 너무 인색하기 때문입니다. 그들은 판돈이 더 높더라도 올바른 내기를 하지 않습니다. |
| 다음 경우는 4명의 플레이어가 있고 우리는 이 테스트를 통해 플레이어 F가 이겼는지 여부를 확인했습니다. 그리고 우리는 할 수 있습니다. 그리고 만약 F가 이기지 못한다면 우리는 자신 있게 말할 수 있습니다. |
| 더 보수적인 플레이어는 잘하지 않습니다...게임의 후반 단계에서 잘하지 않습니다. 그리고 F는 계속해서 승리 확률을 줄여야 합니다. |
| 또한 최악의 경우 알고리즘이 5명의 플레이어에 대해 일치하는지 테스트했습니다. 일반적인 방법에서는 B가 이길 확률이 11%이고, D가 이길 확률이 46%이고, F가 이길 확률이 48%...48%입니다. |
| 이것은 최악의 경우 값에 매우 가깝기 때문에 0.998의 R 제곱과 강한 상관 관계를 얻습니다. |
| 따라서 이 최악의 경우는 F가 5인 경기에서 50%의 확률로 승리하게 합니다. |
| 그리고 우리는 또한 4명의 플레이어에 대해 이것을 테스트했습니다. |
| 여기서 우리는 F가 4인의 경우 50%의 확률로 승리할 것임을 확인합니다. 그리고 세 번째 경우는 6명의 플레이어가 3번의 베팅 라운드를 하는 경우입니다. 이 경우 값은 동일합니다. |
| 우리가 다시 추가한 E는 56%입니다. 그러나 첫 번째 라운드에서 F는 B, C, D 폴드와 같이 플레이어가 폴드하기 시작하면서 F가 승리했습니다. |
| F는 신뢰 수준을 변경해야 합니다. |
| F는 라운드의 승리 확률과 일치하도록 신뢰 수준을 변경해야 합니다. |
| F의 레벨은 1라운드 이후 60%, 2라운드 이후 54%로 변경됩니다. |
| 이것은 모델처럼 관련되어 있습니다. |
| 이것은 비자발적일 것이고, |
| 보수적인 플레이 스타일에 신경질적인 성향이 있음을 나타냅니다. 이는 이러한 플레이어가 이후 라운드에서 패배하는 데 기여합니다. |
| 플레이어 A와 F는 극단적인 플레이 스타일을 나타내며, 이는 도박 문제를 나타낼 수 있습니다. 그리고 이것은 베팅 라운드 계산에 대한 간략한 요약입니다. 두 번의 베팅 라운드 또는 두 번의 벤딩 라운드가 있는 게임에서 우리는 F가 20번 중 두 번만 이기는 것을 볼 수 있습니다. 그래서 |
| ... |
| 플레이어의 가능한 핸드가 전부는 아닙니다... F의 가능한 핸드가 상대방의 가능한 핸드와 일치할 만큼 좋지 않은 것처럼. 이는 2회의 베팅 라운드와 3회의 베팅 라운드 모두에서 발생합니다. |
| 그리고 이것은 초조함 때문이고, 이것은 F의 확률이 너무 높았기 때문입니다. |
| 신뢰 수준, 따라서 원하는 경우... 포커 게임을 잘하기 위한 최적의 전략은 베팅에 너무 공격적이지 않고 베팅에 너무 보수적이지 않는 것입니다. 플레이어 D처럼 되십시오. |
| 플레이어 D는 38%의 확률을 가졌습니다...또는 38%의 확률을 가졌습니다. 그래서 그들은 적어도 38%의 확신을 가져야만 했습니다. 그래서...내 생각에...또는 이것에 기초하여, 그 지점 주변은 포커를 하기에 좋은 장소입니다. 자, 이것이 왜 중요한가요? |
| 우리는 또한 ... 또는 3명의 플레이어 테스트를 통해 플레이어 F가 폴드해야 하고 플레이어 D가 이번 라운드에서 승리하는지 확인했습니다. 따라서 우리는 플레이어 D가 이 포커 모델, AKQJ 포커 모델에서 틀림없이 최고의 전략을 가지고 있다고 말할 수 있습니다. |
| 우리는 또한 고려하거나 F가 이기지 않는다는 것을 보여주기 위해 두 번의 베팅 라운드를 했습니다. |
| 그리고 이것은 F 패배의 결과가 베팅 라운드 동안 유지되는지 테스트하기 위해 수행한 또 다른 경우입니다. 우리는 세 번의 베팅 라운드와 네 명의 플레이어로 이렇게 했습니다. |
| 이제 이것이 왜 중요한가요? 우리는 이전에 플레이어가 최악의 경우와 같은 간단한 계산을 수행하여 지는 핸드에 베팅하려는 충동을 제어할 수 있음을 보여주었습니다. |
| 도박 중독이 있는 사람들은 도박에 매우 공격적일 수 있으며, 자신이 돈을 잃는다는 것을 알면서도 여전히 기회가 없을 때, 약간의 희망으로 도박을 할 것입니다. 큰 승리. |
| 도박 중독이 있는 사람들은 도박에 매우 공격적일 수 있으며, 자신이 돈을 잃는다는 것을 알면서도 여전히 기회가 없을 때, 약간의 희망으로 도박을 할 것입니다. 큰 승리. |
| 이것은 감정적인 베팅 스타일이며 도박꾼의 오류라는 함정에 빠지게 됩니다. 예를 들어, 운이 좋거나 불운이 이어지면 다음에 운이 좋을 것이라고 생각하는 도박꾼의 오류에 빠지게 됩니다. . |
| 포커 경기에서 더 적은 수의 플레이어와 더 많은 베팅 라운드가 발생하는 이러한 새로운 사례는 가장 합리적인 플레이어라도 플레이어에게 긴장의 개념을 도입했습니다. 그래서 F, |
| 6명의 플레이어 계산에서 한 번의 베팅 라운드에서 다음과 같은 플레이어가 있었습니다. 그녀, 실례합니다. |
| 이것은... 그래서 우리는 이것을 실제 포커 게임에 적용할 수 있습니다. 왜냐하면 인간의 부교감 신경계는 아드레날린과 같은 스트레스 호르몬을 몸으로 방출하기 때문입니다. |
| 싸움이나 도피 반응을 이끌어냅니다. 포커 게임과 같이 위험한 상황에 처했을 때, |
| 그러면... 피상적인 수준에서 무엇이 위험에 처해 있는지 알고, 자신의 돈과 자산이 위험에 처해 있다는 것을 압니다. |
| 당신은 그것을 시도하고 증가시키기 위해 그것에 베팅 할 것입니다. 그것은 타고난 인간의 본성일 뿐입니다. 이 포커 게임 동안 더 많은 대역폭이 합리적이고 집행 기능의 전전두엽 피질에 관여하기보다는 감정을 제어하는 뇌의 영역인 편도체에 제공됩니다. |
| 따라서 라운드에 숨겨진 카드가 많을수록 플레이어는 베팅에 대해 더 긴장하고 더 나쁜 베팅을 할 수 있습니다. |
| 그들이 포커에 매우 경험이 있더라도. |
| 그리고 이러한 신경질은 위험 계산 및 스릴을 위한 도박의 개념에 기초한 강박적 도박 장애의 맹목적인 도박 특성과 관련이 있을 수 있습니다. |
| 그리고 우리의 결론은 F 또는 플레이어 F와 같이 지나치게 보수적인 플레이어는 현실적인 포커 상황에서 잘 하지 못할 수도 있다는 것입니다. 따라서 최선을 다하는 사람들은 보수적인 편에 속하지만 당신의 매우 인색한 일반 플레이어보다 기꺼이 내기를 합니다. |
| 그리고 우리의 주요 결론은 플레이어가 기본적인 통계 계산을 이해하고 게임에서 사용할 수 있다면 도박 장애가 완화될 수 있다는 것입니다. |
| 그리고 |
| 실제로 미래에 있지 않은 미래의 연구는 일어날 것입니다. 또는 우리가 이미 그 연구를 수행했습니다. 우리는 Python을 사용하여 더 신뢰할 수 있는 데이터를 얻을 것이고 그것이 Arhan의 프레젠테이션이 보여줄 것입니다. 시청 해주셔서 감사합니다. |
| 아르한 수라파네니 | 매년 수백만 명의 사람들이 카지노의 수도 라스베가스를 방문하여 파티와 사치품을 즐기지만 |
| 가장 중요한 것은 도박입니다. |
| 도박, 비록 상금에서 성공에 대한 잘못된 보상을 형성하는 것은 여전히 재정적 및 사회적 투쟁의 어두운 함정을 숨깁니다. |
| 우리 세대는 기술 발전이 급속하게 표준이 되고 컴퓨터 프로그래밍 언어가 현대 사회에서 번영하는 데 필요한 주제가 되면서 현대화하고 있습니다. |
| 우리는 현대 컴퓨터 프로그래밍 도구와 ???를 활용하여 이러한 심리적 문제를 심층적으로 살펴보고 이를 해결하는 데 도움이 되는 도구를 분석할 수 있습니다. |
| 이것은 저자인 Siddhant Karmali, Mason Chen 및 Saloni Patel과 함께 수행되며 존경하는 고문인 Dr. Charles ??? 그리고 ???. |
| 이전에 언급했듯이 수백만 명의 사람들이 매년 카지노에 참석하여 많은 인구에 영향을 미칩니다. |
| 이렇게 큰 표본 크기에 영향을 미치는 문제와 관련하여 가장 중요한 질문 중 하나는 도박 문제에 대한 해결책을 어떻게 표현하고 이를 효율적으로 수행하는 방법에 관한 것입니다. |
| Siddhant의 프레젠테이션을 통해 우리는 독창적인 방법에 대해 많은 것을 배웠습니다. |
| 이는 도박을 설명하는 데 도움이 되는 동시에 도박에 대한 경제적인 오해를 제시하며 긍정적인 결과를 위해 게임의 운에 의존하기보다 침착하고 신중한 것이 최상의 결과를 제공한다는 것을 증명합니다. |
| 이 모든 것이 Java를 통해 이루어졌습니다. 그러나 이 방법은 92회만 실행하면 30시간이 걸립니다. 이것은 효과적이지 않고 사용할 수 없습니다. 그러나 Python을 사용하면 이 시간이 몇 초로 단축되는 동시에 전체 방법에 도움이 되는 더 높은 수준의 복잡성을 허용합니다. |
| 요약하자면, 이 방법은 6명의 플레이어 모델이 필요하며, 각 모델은 AKQJ의 16개 팩에서 두 장의 카드를 받습니다. |
| 카드 중 하나는 숨겨져 있고 테이블에는 4장의 카드가 놓여 있습니다. 각 플레이어는 얼마나 자주 폴드하거나 계속 플레이하는지를 결정하는 자신감 수준을 가지고 있습니다. |
| 계속 플레이하면 3점을 잃고 폴드하면 1점만 잃습니다. 이것은 맹목적인 도박에서 신중한 전략가에 이르기까지 다양한 플레이어를 모델링하기 위한 노력으로 수행됩니다. |
| 일반적으로 대규모 실험을 수행할 때 생성된 데이터를 사용할 수 있도록 적절한 양의 테스트를 수행하는 것은 매우 지루하고 시간이 많이 걸립니다. |
| 효율적인 대안은 컴퓨터 프로그래밍, 보다 구체적으로 몬테카를로 시뮬레이션에서 컴퓨터 언어 Python을 사용하는 것입니다. 오히려 수치 결과를 포함하는 반복되는 무작위 샘플링에 의존하는 계산 알고리즘의 광범위한 클래스로 정의됩니다. |
| 여기 다이어그램에 적용된 Java 프로그램은 매우 비효율적입니다. 무작위 2개의 샘플만 허용하며 각 특정 시퀀스를 개별적으로 소싱하는 프로세스는 수행하기 어렵습니다. |
| 더 큰 데이터 세트를 파생시키려고 할 때 이를 변경하는 것이 중요합니다. 언어 간의 일반적인 차이점을 분석하고, |
| Java는 컴파일된 언어에서 정적으로 유형이 지정되는 반면 Python은 해석된 언어로 동적으로 유형이 지정됨을 식별하는 것이 중요합니다. 이 단일 차이점으로 인해 런타임 시 Java가 더 빨라지고 디버그가 더 쉬워집니다. |
| 그러나 Python은 사용하기 쉽고 읽기 쉽습니다. |
| Python은 또한 우아한 구문을 가진 인터프리터 언어입니다. Python은 많은 영역에서 스크립팅 및 신속한 애플리케이션 개발을 위한 매우 좋은 옵션입니다. 이는 다음과 같은 방식으로 적용됩니다. |
| 우리가 살펴봐야 할 한 가지는 전체 52개의 카드 세트인 AKQJ 16 카드와 함께 적용할 수 있는 새로운 랜더마이저입니다. |
| 모델은 통계에서 더 많은 정확도를 허용합니다 ??? 렌더링, 특히 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용할 때. |
| 파이썬으로 캐릭터를 추가할 수 있는 한 가지 유익한 측면입니다. Siddhant가 다루었듯이 이제 우리는 내기를 사용할 수 있습니다. |
| 두 카드에 다른 신뢰 수준을 수동으로 적용하는 대신 ??? 무작위로, 우리는 Monte Carlo를 사용하여 나중에 보게 될 내기를 추가하거나 제거할 수 있는 능력에 대한 특정 백분율 임계값을 기반으로 다른 선택을 할 수 있습니다. |
| 먼저 덱에 대해 이야기하는 것이 중요합니다. 여기에서 셔플링 기능이 있는 16개의 카드 배열을 볼 수 있습니다. 이렇게 하면 카드를 무작위로 선택할 수 있습니다. |
| Java 프로그램에서 볼 수 있는 초기 기능과 유사합니다. |
| 이것은 서로 다른 플레이어를 위해 총 16장의 카드에서 두 장의 카드를 뽑습니다. 이를 염두에 두고 원래의 포괄적인 방법과 최악의 경우 방법 모두에 광범위하게 적용할 수 있으며 나중에 다루게 될 것입니다. |
| ??? 동일한 데크를 사용하여 변경 사항을 추가하거나 최종 목표에 도움이 되는 최악의 경우 방법을 계산하는 방법에 영향을 주는 항목을 이동할 수 있습니다. |
| 우리는 이전 JAVA 방법에서 동일한 유연성을 가지고 있지 않습니다. 최악의 경우 방법에 대한 Python 특정 변경 사항에는 특정 elif/if가 포함됩니다. |
| 최악의 카드를 가진 플레이어가 패배로 표시되고 Siddanth가 적용되는 공식이 변경되었습니다. 이것은 더 효율적으로 허용하기 때문에 중요합니다 ... |
| 랜더마이저의 출력을 더 정확하게 만들 확률과 함께 데이터 수집의 효율성을 높입니다. 이러한 별도의 카드에 특정 이름을 추가할 수 있으며, 이는 그 자체로도 또 다른 유용한 응용 프로그램입니다. |
| 이 단순화된 Monte Carlo 시뮬레이션은 |
| Siddanth가 설명한 여러 배팅 라운드. 현재 베팅을 변경하여 캐릭터를 변경할 수 있습니다. 이는 플레이어가 베팅 라운드에 머무르거나 나가는 방식에 영향을 미치며 이것이 Java 방식과의 주요 차이점입니다. |
| 이 프로그램의 개념은 궁극적으로 펀드에 가치를 반환하고 초기 베팅 인수에 베팅을 반환하는 변수를 설정하는 것과 관련이 있습니다. |
| 현재 베팅을 0으로 보내고 현재 베팅이 count와 같아질 때까지 조건을 계속 실행하도록 while 루프를 설정합니다. |
| 그런 다음 성공적인 결과를 얻은 각 세트에 대해 내기를 통해 가치를 높입니다. |
| 특정 내기에서 속도를 늦추라는 명령이나 캐릭터를 추가하면 베팅에 대한 임계값을 갖는 간단한 방법이 있습니다. |
| 풀 하우스와 같은 특정 시퀀스를 허용하도록 동일한 양식을 편집할 수도 있으며 시퀀스가 있을 때만 베팅을 허용합니다. 이러한 임계값은 위에서 언급한 위험 관리 수준을 만듭니다. |
| ???에 확률을 플롯할 수 있습니다. 여기서 업데이트된 각 현재 베팅에 X 값의 배열에 추가하고 업데이트된 각 값을 Y 값의 배열에 추가하여 X 값을 플롯하기 위해 두 PLT(?)를 모두 플로팅합니다. 및 y 값. |
| 더 나은 기능의 핵심 구성 요소는 성공적인 결과에 해당하는 if 문에서 if...조건입니다. 이것은 어떤 경우에도 적용할 수 있습니다. |
| 일반 시나리오 및 최악의 시나리오를 포함하여 결과가 필요합니다. |
| 두 문자 및 다중 문자로 비교를 적용할 때 데이터가 제대로 비교되었는지 확인하는 중요한 명령문을 추가할 수 있습니다. |
| Python을 사용하면 두 쌍 또는 더 높은 값 대신 그림이 더 낮은 값을 가진 플레이어를 배제하여 게임에서 제외되도록 할 수 있습니다. 이것은 원래의 Java 프로그램을 사용하는 것보다 새로운 Python 프로그램으로 더 많은 효율성을 허용합니다. |
| 원래 30시간이 걸리던 일을 이제는 몇 초 만에 완료할 수 있습니다. |
| 이 프로그램을 적용한 후, 우리는 원래 Java 결과에 대해 새 결과로 상관 테스트를 실행할 수 있습니다. 일반적인 방법과 최악의 경우 방법 모두에 대한 빨간색 선을 보면 다음을 알 수 있습니다. |
| 그들은 1에 매우 가깝고 강한 상관 관계를 나타냅니다. |
| 이것은 또한 더 높은 R 제곱 값과 쌍을 이룹니다. 또한 일비 가설 검정을 실행하여 두 방법 모두에서 귀무 가설을 기각하지 못했다는 것을 알려줍니다. |
| 이 값은 높지만 1에 가깝지 않습니다. 1에 가깝지 않습니다. 이것은 컴퓨터 프로그래밍이기 때문에 거의 동일할 것으로 예상되는 것입니다. |
| 여기에는 두 가지 주요 이유가 있습니다. 첫 번째는 표본 크기입니다. 92는 많은 것 같지만 강하지 않습니다... 예상만큼 강한 추세는 아닙니다. |
| 이 문제를 해결하기 위해 샘플 크기를 1,000개 또는 10,000개로 늘릴 수 있습니다. 또 다른 이유는 Python의 적용 때문일 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 Python은 정적 언어라기보다 더 포괄적인 언어입니다. 이것은 효과를 변경할 수 있지만 주로 동일하게 유지됩니다. |
| 여기에서 우리는 프로그램이 최종적으로 결과와 함께 적용된 것을 볼 수 있습니다. 이 프로그램을 통해 우리는 각 플레이어가 무엇을 플레이하는지...각 플레이어가 카드로 어떤 카드를 뽑는지 볼 수 있습니다... |
| 어떤 카드가 표시되고 숨겨지는지, 테이블에 어떤 카드가 있는지, 플레이어가 얻고 잃는 칩 수, 마지막으로 누가 이기고 어떻게 이기는지. 아래 다이어그램에서 플레이어 1이 풀 하우스로 승리하는 것을 볼 수 있습니다. |
| 여러 문자를 하나의 컴퓨터와 하나의 기능으로 실행하여 적용하는 동안 다른 시퀀스를 설명하는 기능 |
| Siddanth가 다룬 일반 포커 게임에서 여러 베팅 실행을 추가하는 경우에도 다양한 결과의 확률을 보여줍니다. |
| 이것은 전 세계 사람들이 이 프로그램과 방법을 사용할 수 있도록 하기 때문에 추가 개발에 매우 중요합니다. |
| 도박 중독자에 대한 치료로 활용될 수 있는 학습 도구로서의 아이디어를 개발합니다. |
| 또 하나의 개발은 신경망(AI) 측면을 활용하여 프로그램을 카지노에서 볼 수 있는 실제 게임과 더 유사하게 만들기에 충분할 만큼 충분히 추가된 허세와 같은 기능을 추가하여 이 프로그램을 보다 세부적으로 만듭니다. |
| 마지막으로, 우리는 Python을 사용하여 더 높은 정확도를 경험할 수 있을 뿐만 아니라 더 높은... 훨씬 더 높은 효율성을 경험할 수 있었습니다. |
| 더 많은 돈과 더 많은 승리를 제공하여 원래 몇 시간이 걸리던 프로그램을 단 몇 초 만에 전환합니다. |
| 따라서 다음에 라스베가스에 가거나 친구와 함께 게임에 참여할 때 이 프로젝트를 기억하고 더 신중하고 결정에 더 많은 시간을 할애하는 것이 장기적으로 도움이 될 것임을 기억하십시오. |
| 고맙습니다. |
