Conférencier | Transcription |
| Siddhant Karmali | Salut à tous, voici Siddhant Karmali, Mason Chen et Arhan Surapaneni et nous travaillons sur |
| optimiser le jeu AKQJ pour des situations de poker réelles. Le COVID-19 est donc efficace pour la santé mentale 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 de perdre des êtres chers, peuvent avoir un impact sur la capacité de prise de décision des gens et 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 du nombre de sites de jeux en ligne… du trafic des sites de jeux en ligne. |
| Ce projet analyse comment différentes situations du jeu de poker affectent la façon dont les gens prennent des décisions irrationnelles. Il s’agit notamment de situations pouvant conduire à un jeu problématique. Nous avons développé un modèle de poker simplifié qui utilise uniquement l'as et les figures, donc A, K, Q et J. |
| Cela augmente les probabilités de suivre certaines mains gagnantes et nous l'appelons AKQJ pour as, roi, dame, valet. |
| 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 oui... l'objectif de ce modèle est de simplifier les calculs de probabilité compliqués pour les résultats gagnants dans une partie de poker complète. |
| Et nous étendrons cet objectif à l'idée que puisque le poker dans la vie réelle comporte 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 des tours d'enchères différents. |
| Voilà donc comment se déroule 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-ils... à quoi pensent les joueurs compulsifs ? |
| Pourquoi jouent-ils ? Nous avons donc découvert que les gens parient pour des sensations fortes, tout comme les toxicomanes... les gens qui ont une dépendance aux drogues, ils consomment la drogue pour se droguer ou pour des sensations fortes. Alors encore une fois, nous... |
| nous en déduisons que le jeu ou le jeu en tant que dépendance doit toucher les mêmes cordes sensibles du cerveau qui sont impliquées dans l'examen... ou celles qui sont impliquées dans le système de récompense. |
| Et puis nous sommes allés vers... notre technologie utilisait des cartes cachées et ouvertes dans des cas réels. 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 cas. |
| Mais l'algorithme complet est plus compliqué puisque toutes les cartes sont cachées et il est difficile de faire des calculs, et le pire algorithme 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 de manière aléatoire des situations de cartes, 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 les cartes à jouer 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... arrive généralement dans une vraie partie de poker où les joueurs doivent essayer de calculer la probabilité |
| ils gagnent contre une autre personne ou 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. |
| et ainsi de suite. |
| Donc plus tôt, nous... ou dans le modèle, six joueurs avaient reçu des étiquettes de A à F. Nous leur attribuons des caractéristiques de probabilité, qui sont les pourcentages de confiance dont ils ont besoin pour parier. |
| A est à 0 %, B à 15 %, C à 30 %, D à 45 %, E à 60 % et F à 75 %. Et la probabilité de 75 % de F signifie que |
| à moins qu'ils ne soient... à moins qu'ils ne soient sûrs à 75 %... à au moins 75 % sûrs qu'ils gagneront contre cette personne... leur adversaire, alors ils n'accepteront pas le pari, donc cela signifie qu'ils sont très, très conservateurs dans leurs paris. |
| un cas général de poker, qui est l'algorithme complet, et l'algorithme du pire des cas. |
| La méthode générale est de calculer ou, par exemple, si l'on essaie de calculer la probabilité que A gagne le match de poker, en |
| En termes de méthode générale, nous devrions utiliser la probabilité que A soit la probabilité que A contre A gagne contre B multipliée par 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 fastidieux dans un vrai match de poker, car la durée du tour d'enchères peut être de 45 secondes à une minute et peu de gens peuvent faire ce genre de calcul dans une minute. |
| Donc, dans le pire des cas... c'est là que nous avons développé la méthode du pire des 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. joueur. |
| Nous utilisons ces deux algorithmes dans trois cas différents. Le premier cas est celui d’un tour d’enchères et de 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, car c'était |
| ...c'était l'un de nos modèles, dont nous...dont nous savions qu'il avait un problème de jeu, donc...que...donc selon notre état, ils devaient rester. |
| B gagne contre E, mais pas contre quelqu'un 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 leur... 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 à un match ou à un tour d'enchères, |
| ceux qui sont... celui qui a le plus de chances de gagner est F, car ils ont la probabilité de gagner la plus élevée dans le pire des cas. Et nous pouvons voir que, si vous regardez la diapositive précédente, nous pouvons voir ce joueur A ou ce joueur |
| ...ou pour le cas des six joueurs, le score global du joueur F était très proche de 80 %, donc nous pouvons... donc le... donc il y a une corrélation entre... ou il y avait une forte corrélation entre |
| le |
| Méthode du pire cas AKQJ et méthode générale. Et le cas suivant est celui d’un tour d’enchères et de cinq joueurs. Dans ce cas, les valeurs de confiance changent. |
| Les A valent 0 %, les B 12 %, les C 25 %, les D 38 % et les F 65 %. Le joueur E a été éliminé car il avait perdu le plus de jetons et avait dû se coucher au tour précédent. |
| Dans ce tour avec 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 plus réticents à faire ces calculs, car ils pourraient perdre de l'argent. Dans ce cas, le joueur F n'a pas gagné, comme le montre |
| quelle est leur pire probabilité de gagner |
| est inférieur à leur pourcentage de confiance, ils sont donc obligés de se coucher. |
| Cela signifie que... ou cela pourrait être dû au fait que les joueurs conservateurs risquent de ne pas bien réussir dans les dernières étapes du jeu, car 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 celui de quatre joueurs et nous avons fait ce test pour confirmer si le joueur F gagne ou non, et nous pouvons... et 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 à 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 des 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 à quatre joueurs. Et puis le troisième cas est celui de trois tours d’enchères à six joueurs. Dans ce cas, les valeurs sont les mêmes. |
| et les E, que nous avons rajoutés, sont de 56 %. Cependant, au premier tour, F gagne, car les joueurs ont commencé à se coucher comme B, C et D se couchent, |
| F doit changer son niveau de confiance. |
| F doit modifier son niveau de confiance pour correspondre aux probabilités de victoire d'un tour. |
| Le niveau de F passe à 60 % après le premier tour et à 54 % après le deuxième tour. |
| Cela 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 des styles de jeu extrêmes, ce qui peut indiquer un jeu problématique. Et ceci est un bref résumé des calculs des tours d’enchères. Dans deux tours d'enchères ou dans un jeu avec deux tours de flexion, nous verrons que F ne gagne que deux fois sur 20. Donc |
| le le... |
| la main possible du joueur ne fait pas tout... comme la main possible de F n'est pas assez bonne pour rivaliser avec la main possible de l'adversaire. Cela se produit à la fois lors de deux tours d’enchères et de 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 réussir dans une partie de poker est de ne pas être trop agressif dans vos paris ni trop conservateur dans vos paris. Soyez comme le joueur D, qui a... |
| le joueur D avait 38 % de chances... ou 38 % de probabilité, il devrait donc être sûr à au moins 38 % qu'il réussirait... qu'il gagnerait contre son adversaire. Donc... je pense... ou sur cette base, autour de cet endroit se trouve un bon endroit pour jouer au poker. Maintenant, pourquoi est-ce important ? |
| Nous l'avons également fait... ou nous avons également fait le test à 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 aussi 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 réalisé pour tester si le résultat de la défaite de F se maintenait tout au long des tours d'enchères. Nous l'avons fait, 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 dans le pire des cas, pour contrôler leur envie de miser, même sur la main perdante. |
| Les personnes dépendantes au jeu peuvent être très, très agressives dans leurs paris et même si elles savent qu'elles perdent leur argent, elles parieront quand même au hasard, dans le léger espoir qu'elles réussiront... qu'elles gagneront. une grande victoire. |
| Les personnes dépendantes au jeu peuvent être très, très agressives dans leurs paris et même si elles savent qu'elles perdent leur argent, elles parieront quand même au hasard, dans le léger espoir qu'elles réussiront... qu'elles gagneront. une grande victoire. |
| Il s'agit d'un style de pari émotionnel qui tombe directement dans le piège de l'erreur des joueurs, qui pensent que soit si vous êtes chanceux, soit 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 la notion de nervosité chez les joueurs, même les plus rationnels. Alors F, |
| dans le seul tour d'enchères dans le calcul à six joueurs, était-ce un joueur qui avait... comme vous pouviez voir que ce joueur avait de l'expérience ou qu'il... ou que 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, car chez les humains, 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 à enjeux 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 parierez là-dessus pour essayer de l'augmenter. C'est tout simplement inhérent à la nature humaine. Plus de bande passante pendant ce jeu de poker est donnée à l'amygdale, qui est une zone du cerveau qui contrôle les émotions, plutôt qu'au cortex préfrontal rationnel et impliqué dans le fonctionnement exécutif. |
| Ainsi, plus il y a de cartes cachées dans un tour, les joueurs peuvent être plus nerveux à propos de leurs mises et faire de pires mises, même s'ils... |
| même s'ils sont très expérimentés au poker. |
| Et cette nervosité peut être corrélée à la nature du pari aveugle du trouble du jeu compulsif, basé 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 dans des situations de poker réalistes. Donc, ceux qui font le mieux sont du côté conservateur mais sont plus disposés à parier que votre joueur habituel, très, très avare. |
| Et ce que nous retenons principalement, c'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 se produire 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 chaque année la capitale des casinos, Las Vegas, pour faire la fête, profiter du luxe, mais |
| surtout, jouer. |
| Le jeu, bien que constituant une fausse récompense du succès en termes de gains, cache toujours 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 matières nécessaires pour prospérer dans un monde moderne. |
| En utilisant des outils de programmation informatique modernes et ???, nous sommes en mesure d'examiner plus en profondeur ce 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 précieuse des conseillers, le Dr Charles ??? et ???. |
| Comme mentionné précédemment, des millions de personnes fréquentent les casinos chaque année, ce qui touche une large population. |
| Face à un problème qui touche un échantillon aussi vaste, l’une des questions primordiales concerne la manière d’exprimer les solutions au problème du jeu et de le faire efficacement. |
| Grâce à la présentation de Siddhant, nous avons beaucoup appris sur les méthodes originales |
| qui aident à expliquer le jeu, tout en présentant également les termes économiques inappropriés 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 réalisé via Java. Cependant, cette méthode prend 30 heures pour seulement 92 exécutions. Ce n’est pas efficace et inutilisable. L'utilisation de Python réduit cependant ce temps à quelques secondes, tout en permettant également des niveaux de complexité plus élevés, ce qui est bénéfique pour l'ensemble des méthodes. |
| Pour récapituler, la méthode nécessitait un modèle à six joueurs, chacun recevant deux cartes dans le pack de 16 AKQJ. |
| L'une des cartes est cachée, avec quatre cartes posées 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 ne fait perdre qu'un point. Ceci est fait dans le but de modéliser des acteurs allant du jeu aveugle aux stratèges prudents. |
| Habituellement, lorsqu'on mène une expérience à grande échelle, il est très fastidieux et prend du temps d'exécuter des tests en quantité suffisante pour que les données produites soient utilisables. |
| Une alternative efficace consiste à utiliser la programmation informatique, plus spécifiquement le langage informatique Python dans une simulation de Monte Carlo, plutôt défini comme une large classe d'algorithmes de calcul qui s'appuient 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 recherche individuelle de chaque séquence spécifique est difficile à mettre en œuvre. |
| Lorsque nous essayons de dériver des ensembles de données plus importants, 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 au moment de l’exécution et plus facile à déboguer. |
| Mais Python est plus facile à utiliser et à lire. |
| Python est également un langage d'interprétation avec une syntaxe élégante 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. |
| le modèle permet plus de précision dans les statistiques ??? rendu, notamment lors de l'utilisation d'une simulation Monte Carlo. |
| Un aspect bénéfique que nous pouvons ajouter avec le Python à nos personnages. Comme Siddhant l’a expliqué, nous pouvons désormais utiliser les paris. |
| Au lieu d'appliquer manuellement différents niveaux de confiance sur nos deux cartes ??? randomisés, 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 lecture aléatoire. Cela permet de randomiser les cartes, |
| similaire à la fonction initiale vue dans le programme Java. |
| Cela tire deux cartes sur le 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 deck 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 modifications spécifiques à Python pour la méthode du pire des cas incluent des elif/if spécifiques |
| déclarations, de sorte que le joueur avec la pire carte soit indiqué comme perdant et la formule couverte par Siddanth a changé. C'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 distinctes, ce qui constitue 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 décrits par Siddanth. Nous pouvons changer de personnage en modifiant la mise actuelle, ce qui affecte la façon dont le joueur reste ou quitte le tour d'enchères, ce qui constitue une différence clé par rapport à la méthode Java. |
| Le concept dans ce programme consiste à définir une variable qui renverra éventuellement de la valeur aux fonds et la mise à l'argument de mise initial. |
| En envoyant la mise actuelle à zéro, nous établissons une boucle while pour exécuter la condition en continu jusqu'à ce que la mise actuelle soit égale à count. |
| Ensuite, pour chaque set où nous obtenons un résultat positif, nous augmentons la valeur de notre mise. |
| Si nous devions ajouter une commande nous indiquant, à nous ou au personnage, de ralentir à un certain pari, nous disposons alors d'un moyen simple d'avoir un seuil pour parier. |
| Nous pouvons également éditer le même formulaire pour accepter des séquences spécifiques, comme le full, autorisant un pari uniquement lorsque la séquence est présente. Ces seuils créent notre niveau de gestion des risques mentionné plus haut. |
| Nous pouvons tracer les probabilités dans ???, où nous ajoutons à chaque pari actuel mis à jour un tableau de valeurs X et à chaque valeur mise à jour un tableau de valeurs Y, en procédant au tracé des deux PLT (?) pour tracer les valeurs X et les valeurs y. . |
| L'élément clé d'une 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 requis, y compris le scénario général et le pire des cas. |
| Lorsque nous appliquons nos comparaisons avec les caractères à deux caractères et à 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 à des 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 qu'avec le programme Java d'origine. |
| Quelque chose qui prenait initialement 30 heures peut désormais être réalisé en quelques secondes. |
| Une fois ce programme appliqué, nous pouvons exécuter un test de corrélation entre les nouveaux résultats et les 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 plus élevée. Nous effectuons également le test de l’hypothèse d’une proportion, nous indiquant que pour les deux méthodes, nous n’avons pas réussi à rejeter l’hypothèse nulle. |
| Cette valeur, bien que 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 pouvons augmenter la taille de l’échantillon à 1 000, voire 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 modifier l’effet, mais rester essentiellement le même. |
| Nous voyons ici le programme finalement appliqué avec ses résultats présentés. Avec ce programme, nous voyons ce que chacun joue... quelles cartes chaque joueur pioche avec les cartes... |
| quelle carte est affichée 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 le joueur 1 gagner avec le full. |
| la possibilité d'exécuter plusieurs personnages sur un seul ordinateur et une seule fonction, décrivant les différentes séquences lors de l'application |
| différents nombres de joueurs, montrant également la probabilité de résultats différents, même en ajoutant les multiples paris dans une partie de poker régulière, ce que Siddanth a couvert. |
| Ceci est vital pour les développements ultérieurs, car cela permet aux personnes du monde entier d’utiliser ce programme et cette méthode. |
| développer des idées en tant qu'outil d'apprentissage pouvant être utilisé comme thérapie pour les toxicomanes au jeu. |
| Un autre développement exploite l'aspect du réseau neuronal (IA), rendant ce programme plus détaillé en ajoutant des fonctionnalités telles que le bluff, suffisamment ajoutées pour que le programme ressemble davantage à un jeu réel vu dans les casinos. |
| Enfin, nous avons pu constater qu'en utilisant Python, non seulement nous obtenons une plus grande précision, mais aussi une plus grande... beaucoup plus grande efficacité, prouvant ainsi notre hypothèse initiale selon laquelle être prudent |
| donne plus d'argent et plus de gains, transformant en quelques secondes seulement un programme qui prenait initialement des heures. |
| Alors la prochaine fois que vous irez à Vegas ou même que vous participerez à un jeu avec des amis, souvenez-vous de ce projet et rappelez-vous qu'être plus prudent et prendre un peu plus de temps pour prendre des décisions vous aidera à long terme. |
| Merci. |
