Lautsprecher | Transkript |
| Siddhant Karmali | Hallo zusammen, das sind Siddhant Karmali, Mason Chen und Arhan Surapani und wir arbeiten daran |
| Optimierung des AKQJ-Spiels für echte Pokersituationen. Daher wirkt sich COVID-19 positiv auf die psychische Gesundheit aus und kann bestehende psychische Gesundheitsprobleme verschlimmern. |
| Die mit der Pandemie einhergehenden Stressfaktoren, nämlich die Angst vor Krankheiten oder dem Verlust geliebter Menschen, können die Entscheidungsfähigkeit der Menschen beeinträchtigen und zu Suchtverhalten führen. |
| Und die Spielsucht ist ein solches Verhalten, das aufgrund der Zunahme von Online-Glücksspielseiten – dem Seitenverkehr von Online-Glücksspielseiten – zugenommen hat. |
| Dieses Projekt analysiert, wie sich unterschiedliche Situationen im Poker darauf auswirken, wie Menschen irrationale Entscheidungen treffen. Dazu gehören Situationen, die zu Spielproblemen führen können. Wir haben ein vereinfachtes Pokermodell entwickelt, das nur das Ass und die Bildkarten verwendet, also A, K, Q und J. |
| Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Gewinnhände gecallt werden, und wir nannten es AKQJ für Ass, König, Dame, Bube. |
| Die Variablen in diesem Modell sind der Kartenwert, die Anzahl der Spieler, die Anzahl der Einsatzrunden und ob Karten offen oder versteckt sind. |
| Offene Karten oder ja ... das Ziel dieses Modells besteht darin, die komplizierten Wahrscheinlichkeitsberechnungen für die Gewinnergebnisse in einem vollständigen Pokerspiel zu vereinfachen. |
| Und wir werden dieses Ziel auf die Idee erweitern, dass wir beweisen oder zeigen können, dass dieses Modell effektiv ist, sogar in verschiedenen Pokervarianten mit unterschiedlichen Wettrunden, da Poker im wirklichen Leben mehr als eine Wettrunde hat. |
| So sieht also das Projekt aus ... oder so ist der Umriss des Projekts. Zuerst untersuchten wir emotionales Wetten und zwanghaftes Glücksspiel und was sind die Risikofaktoren für zwanghaftes Glücksspiel? Wie mögen Menschen … wie denken zwanghafte Spieler? |
| Warum spielen sie? Wir haben also herausgefunden, dass Menschen um den Nervenkitzel wetten, genau wie Süchtige ... Menschen, die drogenabhängig sind, konsumieren die Droge, um einen Rausch oder Nervenkitzel zu erzielen. Also nochmal... |
| Wir schließen daraus, dass Glücksspiel oder Glücksspiel als Sucht die gleichen Saiten im Gehirn treffen müssen, die an der Bewertung beteiligt sind ... oder die am Belohnungssystem beteiligt sind. |
| Und dann gingen wir zu ... unsere Technologie nutzte in realen Fällen versteckte und offene Karten. So sind versteckte und offene Karten...also sind offene Karten die Karten, die ein Spieler offen behält, und die versteckten Karten sind verdeckt, und nur der Spieler kennt ihre Identität. |
| Dann haben wir zwei separate Algorithmen erstellt. Es gab einen umfassenden Algorithmus und einen Worst-Case-Algorithmus. |
| Der umfassende Algorithmus ist jedoch komplizierter, da alle Karten verborgen sind und es schwierig ist, Berechnungen durchzuführen, und der Worst-Case-Algorithmus hatte einige offene Karten, sodass Spieler ... oder unsere modellierten Spieler daraus schließen konnten |
| ob Sie die Wette annehmen oder nicht. Das war also unser technischer Teil. Wir haben JMP verwendet, um die Spielstile der Spieler zu modellieren. |
| Und wir haben es auch genutzt |
| Java- und Python-Programmierung, wie Arhan zeigen wird, um Kartensituationen zufällig zu generieren, und wir haben die Wahrscheinlichkeiten berechnet und Korrelations- und Regressionstests in JMP durchgeführt. |
| So versteckt...versteckte und offene Karten. Offene Karten sind, wie ich bereits erwähnt habe, offene Karten, die Spielkarten, die ein Spieler offen hält, damit andere Spieler sie sehen können. |
| Und versteckte Karten liegen verdeckt und nur der Spieler kennt ihre Identität. Der umfassende Algorithmus, der |
| ...was...normalerweise bei einem echten Pokerspiel passiert, bei dem die Spieler versuchen müssen, die Wahrscheinlichkeit zu berechnen |
| davon, ob sie gegen eine andere Person gewinnen oder ob sie gegen ihren Gegner gewinnen, basierend auf ihrer aktuellen Hand. |
| Und in einem umfassenden Algorithmus ist das schwierig, da alle Karten versteckt sind und man nicht weiß, welche Karte welcher Spieler hat. Und die offenen Karten machen das AKQJ-Spiel rechnerisch einfacher. |
| Und die Anzahl der verdeckten Karten steigt mit der Anzahl der Setzrunden. Der erste Fall, den wir machten, war also mit einer Runde und sechs Spielern, die sechs verdeckte Karten hatten. |
| Dann haben wir eine Setzrunde und fünf Spieler, die sieben verdeckte Karten hatten |
| und so weiter. |
| Früher, also im Modell, gab es sechs Spieler mit den Bezeichnungen A bis F. Wir weisen ihnen Wahrscheinlichkeitsmerkmale zu, also den Prozentsatz an Vertrauen, den sie haben müssen, um eine Wette abzuschließen. |
| A beträgt 0 %, B beträgt 15 %, C beträgt 30 %, D beträgt 45 %, E beträgt 60 % und F beträgt 75 %. Und die 75-prozentige Wahrscheinlichkeit von F bedeutet das |
| Es sei denn, sie sind ... es sei denn, sie sind zu 75 % sicher ... mindestens zu 75 % sicher, dass sie gegen diese Person ... ihren Gegner gewinnen werden, dann werden sie die Wette nicht annehmen, das heißt also, dass sie sehr, sehr sicher sind konservativ mit ihren Wetten. |
| Ein allgemeiner Pokerfall, der ein umfassender Algorithmus ist, und ein Worst-Case-Algorithmus. |
| Die allgemeine Methode wird berechnet oder, wenn wir beispielsweise versuchen, die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass A das Pokerspiel gewinnt, in |
| In Bezug auf die allgemeine Methode müssten wir verwenden: Die Wahrscheinlichkeit von A ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gegenüber A gegenüber B gewinnt, mal die Wahrscheinlichkeit, dass A gegenüber C gewinnt. |
| bis hin zur Wahrscheinlichkeit, dass A gegen F gewinnt. Die Berechnung dauert sehr lange und ist in einem echten Pokerspiel umständlich, da die Wettrundenzeit 45 Sekunden bis eine Minute betragen kann und nicht viele Leute diese Art der Berechnung durchführen können eine Minute. |
| Also der Worst-Case ... also haben wir die Worst-Case-Methode entwickelt. |
| Der schlimmste Fall ... Wir haben das Worst-Case-Ergebnis berechnet, indem wir untersucht haben, welcher Spieler mit den Karten, die er sehen kann, die beste Hand bilden kann, aus vier gemeinsamen Karten, die für alle Spieler offen sind, und einer versteckten Karte und einer offenen Karte pro Spieler Spieler. |
| Wir verwenden diese beiden Algorithmen in drei verschiedenen Fällen. Der erste Fall betrifft eine Setzrunde und sechs Spieler. Wir müssen bestimmen, in welchen Fällen jeder Spieler aussteigt oder bleibt und wie viele Chips er gewinnt oder verliert. |
| Zum Beispiel bleibt A, auch wenn er Chips verliert, denn das war so |
| ...das war eines unserer Models, von dem wir...von dem wir wussten, dass es ein Problem mit dem Spielen hatte, also...dass...also mussten sie je nach unserem Zustand bleiben. |
| B gewinnt gegen E, aber nicht gegen irgendjemanden anderen. C gewinnt in diesem Fall nicht. D gewinnt gegen B und C und hat Gleichstand mit A und E. |
| Und E gewinnt nicht, und F gewinnt alle ... gegen alle anderen Spieler. Beachten Sie, dass sie alle aussteigen, weil C und E nicht gewonnen haben ... oder weil B nicht genug gewonnen hat, weil C überhaupt nicht gewonnen hat, und weil E überhaupt nicht gewonnen hat |
| in der nächsten Wettrunde und sie verlieren ihre... sie verlieren ihre Chips. Und diejenigen, die bleiben, sind diejenigen, die mögen ... wenn man bedenkt, dass es sich hier um ein Pokerspiel mit nur einem Spiel oder einer Einsatzrunde handelt, |
| Diejenigen, die...diejenige, die am wahrscheinlichsten gewinnt, ist F, da sie die höchste Gewinnwahrscheinlichkeit im ungünstigsten Fall haben. Und wir können sehen, dass wir, wenn wir zur vorherigen Folie gehen, diesen Spieler A oder diesen Spieler sehen können |
| ... oder im Fall der sechs Spieler lag die Gesamtquote von Spieler F sehr nahe bei 80 %, also können wir ... also ... es gibt also eine Korrelation zwischen ... oder es gab eine starke Korrelation zwischen |
| Die |
| AKQJ Worst-Case-Methode und die allgemeine Methode. Und der nächste Fall betrifft eine Setzrunde und fünf Spieler. In diesem Fall ändern sich die Konfidenzwerte. |
| A beträgt 0 %, B beträgt 12 %, C beträgt 25 %, D beträgt 38 % und F beträgt 65 %. Spieler E wurde entfernt, da er in der vorherigen Runde die meisten Chips verloren hatte und aussteigen musste. |
| In dieser Runde mit weniger Spielern sehen wir, dass es mehr verdeckte Karten gibt. Die Anzahl der verdeckten Karten steigt mit der Anzahl der Setzrunden und Spieler. |
| Mit zunehmender Anzahl versteckter Karten kann die Berechnungszeit länger dauern, was die Spieler nervöser und unwilliger machen kann, diese Berechnungen durchzuführen, da sie Geld verlieren könnten. In diesem Fall hat Spieler F nicht gewonnen, wie gezeigt |
| wie hoch ihre Gewinnwahrscheinlichkeit im schlimmsten Fall ist |
| ist kleiner als ihr Konfidenzprozentsatz, sodass sie zum Aussteigen gezwungen sind. |
| Das bedeutet, dass ... oder es könnte daran liegen, dass konservative Spieler in der späteren Phase des Spiels möglicherweise nicht gut abschneiden, weil sie, wie Sie wissen, zu geizig mit ihrem Geld sind. Sie schließen nicht die richtigen Wetten ab, selbst wenn die Einsätze höher sind. |
| Der nächste Fall ist mit vier Spielern und wir haben diesen Test durchgeführt, um zu bestätigen, ob Spieler F gewinnt oder nicht, und wir können ... und wenn F nicht gewinnt, können wir das mit Sicherheit sagen |
| Konservativere Spieler schneiden nicht gut ab ... schneiden in den späteren Phasen des Spiels nicht gut ab. Und beachten Sie, dass F seine Gewinnwahrscheinlichkeit immer weiter verringern muss. |
| Wir haben auch getestet, ob der Worst-Case-Algorithmus für fünf Spieler zutrifft. Bei der allgemeinen Methode hat B eine Gewinnchance von 11 %, D eine Gewinnchance von 46 % und F eine Gewinnchance von 48 % von ... 48 %. |
| Dies kommt den Worst-Case-Werten sehr nahe, und so erhalten wir eine starke Korrelation von ... wir erhalten eine starke Korrelation mit einem R-Quadrat von 0,998. |
| Dieser schlimmste Fall führt also dazu, dass F im Spiel mit fünf Spielern in 50 % der Fälle gewinnt. |
| Und wir haben das auch für vier Spieler getestet, bei denen... |
| Darin bestätigen wir, dass F im Fall von vier Spielern in 50 % der Fälle gewinnen wird. Und dann gibt es noch den dritten Fall mit drei Setzrunden bei sechs Spielern. In diesem Fall sind die Werte gleich. |
| und E, die wir wieder hinzugefügt haben, beträgt 56 %. In der ersten Runde gewinnt jedoch F, da die Spieler anfingen, so zu falten, wie B, C und D falten. |
| F muss sein Konfidenzniveau ändern. |
| F muss sein Konfidenzniveau ändern, um es an die Gewinnwahrscheinlichkeiten für eine Runde anzupassen. |
| Der Level von F ändert sich nach der ersten Runde auf 60 % und nach der zweiten Runde auf 54 %. |
| Das ist kompliziert, als wären es Modelle. |
| Das wird unfreiwillig sein, |
| Dies deutet darauf hin, dass ein konservativer Spielstil mit Nervosität einhergeht, was dazu führt, dass solche Spieler in späteren Runden verlieren. |
| Die Spieler A und F repräsentieren die extremen Spielstile, die auf problematisches Glücksspiel hinweisen können. Und dies ist eine kurze Zusammenfassung der Wettrundenberechnungen. In zwei Setzrunden oder in einem Spiel mit zwei Biegerunden werden wir sehen, dass F nur zwei von 20 Malen gewinnt. Also |
| die ... Die... |
| Die mögliche Hand des Spielers stimmt nicht mit allen überein ... so wie die mögliche Hand von F nicht gut genug ist, um mit der möglichen Hand des Gegners mitzuhalten. Dies geschieht sowohl in zwei Setzrunden als auch in drei Setzrunden. |
| Und das liegt an der Nervosität, und das liegt an der Tatsache, dass die Wahrscheinlichkeit von F viel zu hoch war, als ob sie nicht mit ihrer mithalten könnten |
| Selbstvertrauensniveau, wenn Sie also ... möchten, besteht die optimale Strategie, um in einem Pokerspiel erfolgreich zu sein, vielleicht darin, nicht zu aggressiv und auch nicht zu konservativ mit Ihren Wetten umzugehen. Seien Sie wie Spieler D, der... |
| Spieler D hatte eine Chance von 38 % ... oder eine Wahrscheinlichkeit von 38 %, also musste er sich zu mindestens 38 % sicher sein, dass er ... gegen seinen Gegner gewinnen würde. Also ... ich denke ... oder auf dieser Grundlage ist die Gegend um diesen Ort herum ein guter Ort zum Pokern. Warum ist das nun wichtig? |
| Das haben wir auch getan... oder wir haben auch den Drei-Spieler-Test durchgeführt, um zu bestätigen, dass Spieler F aussteigen muss und Spieler D in dieser Runde gewinnt. Wir können also sagen, dass Spieler D in diesem Pokermodell, im AKQJ-Pokermodell, wohl die beste Strategie hat, mit mehr als einer Setzrunde und mehr als ... und weniger als sechs Spielern. |
| Wir haben auch die beiden Setzrunden durchgeführt, um zu berücksichtigen ... oder um zu zeigen, dass F auch nicht gewinnt. |
| Und dies ist ein weiterer Fall, den wir durchgeführt haben, um zu testen, ob das Ergebnis einer Niederlage von F während der Wettrunden anhält. Wir haben das gemacht, drei Setzrunden und vier Spieler. |
| Und warum ist das nun wichtig? Wir haben zuvor gezeigt, dass Spieler einfache Berechnungen wie den Worst-Case durchführen können, um ihren Drang, selbst auf die verlierende Hand zu wetten, zu kontrollieren. |
| Menschen mit einer Spielsucht gehen möglicherweise sehr, sehr aggressiv mit ihren Wetten um, und obwohl sie wissen, dass sie ihr Geld verlieren, wetten sie trotzdem auf die geringste Chance, in der leichten Hoffnung, dass sie es schaffen... dass sie es gewinnen werden ein großer Gewinn. |
| Menschen mit einer Spielsucht gehen möglicherweise sehr, sehr aggressiv mit ihren Wetten um, und obwohl sie wissen, dass sie ihr Geld verlieren, wetten sie trotzdem auf die geringste Chance, in der leichten Hoffnung, dass sie es schaffen... dass sie es gewinnen werden ein großer Gewinn. |
| Dabei handelt es sich um einen emotionalen Wettstil, der direkt in die Falle des Spielertrugs gerät, der zum Beispiel denkt, entweder wenn man Glück hat oder eine Pechsträhne hat, wird man beim nächsten Mal Glück haben . |
| Diese neuen Fälle von weniger Spielern und mehr Einsatzrunden in einem Pokerspiel führten bei den Spielern zu Nervosität, selbst bei den rationalsten. Also F, |
| In der Ein-Wette-Runde in der Sechs-Spieler-Berechnung gab es einen Spieler, der ... man konnte sehen, dass dieser Spieler Erfahrung hatte oder er ... oder dass dieser Spieler in der Lage war zu warten, er war in der Lage, eine gute Strategie zu haben, er oder sie, entschuldigen Sie. |
| Das ist ... und so können wir es auf ein echtes Pokerspiel anwenden, denn beim Menschen schüttet das parasympathische Nervensystem Stresshormone wie Adrenalin in den Körper aus. |
| eine Kampf- oder Fluchtreaktion hervorrufen. Wenn Sie sich in einer Situation mit hohen Einsätzen wie einem Pokerspiel befinden, |
| Dann wissen Sie, dass... Sie wissen auf einer oberflächlichen Ebene, was auf dem Spiel steht, Sie wissen, dass Ihr Geld und Ihr Vermögen auf dem Spiel stehen |
| Sie werden darauf wetten, um zu versuchen, es zu steigern. Das liegt einfach in der menschlichen Natur. Während dieses Pokerspiels wird der Amygdala, einem Bereich des Gehirns, der die Emotionen kontrolliert, mehr Bandbreite zur Verfügung gestellt als dem rationalen und an der exekutiven Funktion beteiligten präfrontalen Kortex. |
| Je mehr verdeckte Karten in einer Runde vorhanden sind, desto nervöser sind die Spieler hinsichtlich ihrer Einsätze und machen schlechtere Einsätze, selbst wenn sie ... |
| auch wenn sie sehr erfahren im Poker sind. |
| Und diese Nervosität hängt möglicherweise mit der blinden Wettart der zwanghaften Spielstörung zusammen, basierend auf den Konzepten der Risikokalkulation und des Spielens um Nervenkitzel. |
| Und unsere Schlussfolgerung war, dass F oder übermäßig konservative Spieler wie Spieler F in realistischen Pokersituationen möglicherweise nicht so gut abschneiden. Diejenigen, die am besten abschneiden, sind eher konservativ, aber eher bereit zu wetten als Ihr normaler, sehr geiziger Spieler. |
| Und unsere wichtigste Erkenntnis ist, dass Spielstörungen gemildert werden können, wenn Spieler grundlegende statistische Berechnungen verstehen und sie in ihren Spielen verwenden können. |
| Und |
| Die zukünftige Forschung, die eigentlich nicht in der Zukunft liegt, wird stattfinden oder wir haben diese Forschung bereits durchgeführt, wir werden mit Python zuverlässigere Daten erhalten und das wird Arhans Präsentation zeigen. Vielen Dank fürs Zuschauen. |
| Arhan Surapaneni | Millionen von Menschen besuchen jedes Jahr die Hauptstadt der Casinos, Las Vegas, um zu feiern, Luxus zu genießen, aber |
| Am wichtigsten ist, zu spielen. |
| Obwohl das Glücksspiel eine falsche Belohnung für den Erfolg darstellt, birgt es dennoch die dunkle Gefahr finanzieller und sozialer Kämpfe. |
| Unsere Generation modernisiert sich, der technologische Fortschritt wird schnell zur Norm und Computerprogrammiersprachen sind die notwendigen Themen, um in einer modernen Welt erfolgreich zu sein. |
| Durch den Einsatz moderner Computerprogrammiertools und ??? sind wir in der Lage, dieses psychologische Problem tiefer zu untersuchen und Tools zu analysieren, die zur Lösung des Problems beitragen. |
| Dies geschieht mit den Autoren Siddhant Karmali, Mason Chen und Saloni Patel, mit der geschätzten Hilfe der Berater Dr. Charles ??? Und ???. |
| Wie bereits erwähnt, besuchen jedes Jahr Millionen von Menschen Casinos, was eine große Bevölkerungsgruppe betrifft. |
| Bei einem Problem, das eine so große Stichprobe betrifft, besteht eine der übergeordneten Fragen darin, wie wir Lösungen für das Problem des Glücksspiels formulieren und wie wir dies effizient tun können. |
| Durch Siddhants Präsentation haben wir viel über ursprüngliche Methoden gelernt |
| die dabei helfen, das Glücksspiel zu erklären, und gleichzeitig die wirtschaftlichen Missverständnisse über das Glücksspiel aufzeigen, was beweist, dass Ruhe und Vorsicht die besten Ergebnisse liefern, anstatt sich für positive Ergebnisse auf das Glück des Spiels zu verlassen. |
| Das alles wurde über Java erledigt. Allerdings dauert diese Methode allein für 92 Durchläufe 30 Stunden. Dies ist nicht effektiv und unbrauchbar. Die Verwendung von Python reduziert diese Zeit jedoch auf Sekunden und ermöglicht gleichzeitig eine höhere Komplexität, was sich positiv auf die Gesamtmethoden auswirkt. |
| Um es noch einmal zusammenzufassen: Die Methode erforderte ein Modell mit sechs Spielern, von denen jeder zwei Karten im 16er-Pack AKQJ erhält. |
| Eine der Karten wird verdeckt, vier Karten werden auf den Tisch gelegt. Jeder Spieler hat ein Selbstvertrauensniveau, das bestimmt, wie oft er aussteigt oder weiterspielt. |
| Wenn Sie weiterspielen, verlieren Sie drei Punkte, und wenn Sie aussteigen, verlieren Sie nur einen Punkt. Dies geschieht in dem Bemühen, Spieler zu modellieren, die vom blinden Glücksspieler bis zum vorsichtigen Strategen reichen. |
| Normalerweise ist es bei der Durchführung eines groß angelegten Experiments sehr mühsam und zeitaufwändig, Tests in ausreichender Menge durchzuführen, damit die erzeugten Daten verwertbar sind. |
| Eine effiziente Alternative ist die Verwendung von Computerprogrammierung, genauer gesagt die Verwendung der Computersprache Python in einer Monte-Carlo-Simulation, die eher als eine breite Klasse von Rechenalgorithmen definiert ist, die auf wiederholten Zufallsstichproben mit numerischen Ergebnissen basieren. |
| Das hier im Diagramm verwendete Java-Programm ist sehr ineffektiv. Sie erlauben nur zwei zufällige Stichproben und die individuelle Ermittlung jeder spezifischen Sequenz ist schwierig durchzuführen. |
| Wenn wir versuchen, größere Datensätze abzuleiten, ist es wichtig, dies zu ändern. Analyse allgemeiner Unterschiede zwischen Sprachen, |
| Es ist wichtig zu erkennen, dass Java in einer kompilierten Sprache statisch typisiert wird, während Python in einer interpretierten Sprache dynamisch typisiert wird. Dieser einzige Unterschied macht Java zur Laufzeit schneller und einfacher zu debuggen. |
| Aber Python ist einfacher zu verwenden und leichter zu lesen. |
| Python ist außerdem eine Interpretersprache mit einer eleganten Syntax, die es zu einer sehr guten Option für die Skripterstellung und die schnelle Anwendungsentwicklung in vielen Bereichen macht. Dies wird in der folgenden Methode angewendet. |
| Eine Sache, die wir uns ansehen müssen, ist der neue Zufallsgenerator, der mit dem kompletten 52-Karten-Set, der AKQJ 16-Karte, anwendbar ist |
| Modell ermöglicht eine höhere Genauigkeit in der Statistik ??? Rendering, insbesondere bei Verwendung einer Monte-Carlo-Simulation. |
| Ein nützlicher Aspekt, den wir mit Python unseren Charakteren hinzufügen können. Wie Siddhant erläuterte, können wir jetzt Wetten einsetzen. |
| Anstatt manuell unterschiedliche Konfidenzniveaus auf unsere beiden Karten anzuwenden ??? Nach dem Zufallsprinzip können wir Monte Carlo verwenden, um verschiedene Entscheidungen zu treffen, basierend auf einem bestimmten Prozentschwellenwert für die Möglichkeit, Wetten hinzuzufügen oder zu entfernen, die Sie später sehen werden. |
| Zunächst ist es wichtig, über das Deck zu sprechen. Hier sehen wir ein 16-Karten-Array mit unserer Mischfunktion. Dadurch können die Karten zufällig sortiert werden, |
| ähnelt der Anfangsfunktion des Java-Programms. |
| Dadurch werden zwei Karten aus der Gesamtzahl von 16 Karten für verschiedene Spieler gezogen. Vor diesem Hintergrund gibt es umfangreiche Anwendungen sowohl für die ursprüngliche umfassende Methode als auch für unsere Worst-Case-Methode, die später behandelt und weiterentwickelt werden. |
| ??? Mit demselben Deck können wir Änderungen hinzufügen oder Dinge verschieben, um die Art und Weise zu beeinflussen, wie wir die Worst-Case-Methode berechnen, die für unser Endziel hilfreich ist. |
| Wir haben nicht die gleiche Flexibilität in unserer alten JAVA-Methode. Python-spezifische Änderungen für die Worst-Case-Methode umfassen spezifische elif/if |
| Aussagen, sodass der Spieler mit der schlechtesten Karte als Verlierer angezeigt wird und sich die von Siddanth abgedeckte Formel geändert hat. Dies ist wichtig, da dies eine effizientere... |
| höhere Effizienz bei der Datenerfassung, mit der Wahrscheinlichkeit, dass die Ergebnisse des Randomizers genauer werden. Sie können diesen separaten Karten bestimmte Namen hinzufügen, was ebenfalls eine weitere hilfreiche Anwendung darstellt. |
| Diese vereinfachten Monte-Carlo-Simulationen ermöglichen eine höhere Komplexität, da sie es uns ermöglichen, unsere neuen Wetten basierend auf dem jeweiligen Szenario hinzuzufügen |
| mehrere Wettrunden, die Siddanth beschrieben hat. Wir können Charaktere ändern, indem wir den aktuellen Einsatz ändern, was sich darauf auswirkt, wie der Spieler in der Wettrunde bleibt oder sie verlässt. Dies ist ein wesentlicher Unterschied zur Java-Methode. |
| Bei der Konzeption dieses Programms geht es darum, eine Variable festzulegen, die schließlich den Wert des Geldes und den Einsatz auf das ursprüngliche Einsatzargument zurückgibt. |
| Indem wir den aktuellen Einsatz auf Null setzen, richten wir eine While-Schleife ein, um die Bedingung kontinuierlich auszuführen, bis der aktuelle Einsatz gleich count ist. |
| Dann erhöhen wir für jeden Satz, bei dem wir ein erfolgreiches Ergebnis erzielen, den Wert um unseren Einsatz. |
| Wenn wir einen Befehl hinzufügen würden, der uns oder den Charakter anweist, bei einem bestimmten Einsatz langsamer zu werden, dann haben wir eine einfache Möglichkeit, die Schwelle zum Wetten festzulegen. |
| Wir können das gleiche Formular auch bearbeiten, um bestimmte Sequenzen, wie das Full House, zu akzeptieren und einen Einsatz nur dann zuzulassen, wenn die Sequenz vorhanden ist. Diese Schwellenwerte bilden unsere oben genannte Risikomanagementebene. |
| Wir können die Wahrscheinlichkeiten in ??? grafisch darstellen, indem wir an jeden aktualisierten aktuellen Einsatz ein Array von X-Werten und jeden aktualisierten Wert an ein Array von Y-Werten anhängen und dann sowohl PLT(?) zeichnen, um . |
| Der Schlüsselbestandteil der besseren Funktion ist die Bedingung if... in der if-Anweisung, die einem erfolgreichen Ergebnis entspricht. Dies kann an jeden angepasst werden |
| Erforderliches Ergebnis, einschließlich allgemeinem Szenario und Worst-Case-Szenario. |
| Wenn wir unsere Vergleiche mit zwei Zeichen und mehreren Zeichen anwenden, können wir wichtige Aussagen hinzufügen, die sicherstellen, dass die Daten ordnungsgemäß verglichen werden. |
| Mithilfe von Python können Sie sicherstellen, dass Zeichnungen wie zwei Paare oder statt höherer Werte Spieler mit einem niedrigeren Wert ausschließen und aus dem Spiel drängen. Dies ermöglicht eine höhere Effizienz mit dem neuen Python-Programm als mit dem ursprünglichen Java-Programm. |
| Was ursprünglich 30 Stunden gedauert hätte, kann jetzt in Sekundenschnelle erledigt werden. |
| Nachdem dieses Programm angewendet wurde, können wir einen Korrelationstest mit den neuen Ergebnissen im Vergleich zu den ursprünglichen Java-Ergebnissen durchführen. Wenn wir uns die roten Linien sowohl für die allgemeine als auch für die Worst-Case-Methode ansehen, sehen wir das |
| Sie liegen extrem nahe bei eins, was auf starke Korrelationen hinweist. |
| Dies geht auch mit dem höheren R-Quadrat-Wert einher. Wir führen auch den Ein-Proportions-Hypothesetest durch und erfahren, dass wir bei beiden Methoden die Nullhypothese nicht zurückweisen konnten. |
| Obwohl dieser Wert hoch ist, liegt er nicht nahe bei ... ist nicht so nahe bei eins. Für etwas, von dem wir erwarten würden, dass es nahezu identisch ist, denn es handelt sich um Computerprogrammierung. |
| Dafür gibt es zwei Hauptgründe: Der erste ist die Stichprobengröße. 92 scheint viel zu sein, aber es ist nicht stark … es ist kein so starker Trend, wie man erwarten würde. |
| Um dies zu beheben, können wir die Stichprobengröße auf 1.000 oder sogar 10.000 erhöhen. Ein weiterer Grund könnte der Einsatz von Python sein. Wie bereits erwähnt, ist Python eine umfassendere Sprache und keine statische Sprache. Dadurch könnte sich der Effekt verändern, aber im Wesentlichen bleibt er gleich. |
| Hier sehen wir die endgültige Anwendung des Programms und die präsentierten Ergebnisse. Mit diesem Programm sehen wir, was jeder spielt...welche Karten jeder Spieler mit den Karten zieht... |
| Welche Karte wird ein- und ausgeblendet, welche Karten liegen auf dem Tisch, wie viele Chips gewinnen und verlieren die Spieler und schließlich wer gewinnt und wie sie gewinnen. Im Diagramm unten sehen wir, wie Spieler 1 mit dem Full House gewinnt. |
| die Fähigkeit, mehrere Zeichen in einem Computer und einer Funktion auszuführen und die verschiedenen Sequenzen während der Anwendung zu beschreiben |
| unterschiedliche Anzahlen von Spielern, auch die Wahrscheinlichkeit unterschiedlicher Ergebnisse, sogar unter Hinzurechnung der mehreren Wettläufe in einem regulären Pokerspiel, die Siddanth abgedeckt hat. |
| Dies ist für weitere Entwicklungen von entscheidender Bedeutung, da es Menschen auf der ganzen Welt ermöglicht, dieses Programm und diese Methode zu nutzen |
| Entwicklung von Ideen als Lerninstrument, das als Therapie für Spielsüchtige eingesetzt werden kann. |
| Eine weitere Entwicklung nutzt den Aspekt des neuronalen Netzwerks (KI) und macht dieses Programm detaillierter, indem es Funktionen wie Bluffen hinzufügt, die so weit hinzugefügt wurden, dass das Programm eher einem echten Casino-Spiel ähnelt. |
| Schließlich konnten wir feststellen, dass wir durch die Verwendung von Python nicht nur eine höhere Genauigkeit, sondern auch eine höhere ... viel höhere Effizienz erzielen, was letztendlich unsere ursprüngliche Hypothese beweist, dass wir vorsichtig sein müssen |
| gibt mehr Geld und mehr Gewinne und verwandelt ein Programm, das ursprünglich Stunden dauerte, in nur wenigen Sekunden. |
| Wenn Sie also das nächste Mal nach Vegas gehen oder sogar mit Freunden an einem Spiel teilnehmen, denken Sie an dieses Projekt und denken Sie daran, dass es Ihnen auf lange Sicht helfen wird, vorsichtiger zu sein und sich etwas mehr Zeit für Entscheidungen zu nehmen. |
| Danke schön. |
