Conférencier | Transcription |
| Siddhant Karmali | Bonjour à tous, c'est Siddhant Karmali, Mason Chen et Arhan Surapaneni et nous travaillons sur |
| optimiser le jeu AKQJ pour des situations de poker réelles. Ainsi, la COVID-19 a un impact sur la santé mentale et peut aggraver les problèmes de santé mentale existants. |
| Les facteurs de stress liés à 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 des sites de jeux d’argent en ligne… du trafic des sites de jeux d’argent en ligne. |
| Ce projet analyse la manière dont 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 des problèmes de jeu. Nous avons développé un modèle simplifié du poker qui utilise uniquement l'as et les cartes à figures, donc A, K, Q et J. |
| Cela augmente les probabilités de certaines mains gagnantes appelées et nous l'avons appelé AKQJ pour as, roi, reine, 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 complexes des 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 de mise, nous pouvons prouver ou montrer que ce modèle est efficace, même dans différentes variantes de poker avec différents tours de mise. |
| Voilà donc comment se déroule le projet... ou plutôt 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 pensent-ils... à quoi pensent les joueurs compulsifs ? |
| Pourquoi jouent-ils ? Nous avons donc découvert que les gens jouent pour le plaisir, tout comme les toxicomanes... les personnes qui ont une dépendance aux drogues, elles utilisent la drogue pour le plaisir ou le frisson. Donc encore une fois, nous... |
| Nous en déduisons que le jeu ou le jeu en tant qu'addiction doit toucher les mêmes cordes du cerveau que celles impliquées dans la révision... ou celles impliquées dans le système de récompense. |
| Et puis nous avons commencé 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 leur 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 puisque toutes les cartes sont cachées et il est difficile de faire des calculs, et l'algorithme du pire des cas avait des cartes ouvertes donc les joueurs... ou nos joueurs modélisés pouvaient en déduire |
| que vous acceptiez 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 cartes, et nous avons calculé les probabilités et effectué des tests de corrélation et de régression dans JMP. |
| Donc des cartes cachées... cachées et ouvertes. Les cartes ouvertes sont, comme je l'ai mentionné, les cartes ouvertes sont celles 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 leur identité. L'algorithme complet, qui |
| ... c'est ce qui se passe généralement dans une vraie partie de poker où les joueurs doivent essayer de calculer la probabilité |
| d'entre eux gagnant contre une autre personne ou 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 rendent le jeu AKQJ plus facile en termes de calcul. |
| Et le nombre de cartes cachées augmente avec le nombre de tours d'enchères. Le premier cas que nous avons fait était donc 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, il y avait six joueurs avec des étiquettes de A à F. Nous leur attribuons des caractéristiques de probabilité, qui sont les pourcentages de confiance qu'ils ont pour faire un pari. |
| La probabilité de A est de 0 %, celle de B est de 15 %, celle de C est de 30 %, celle de D est de 45 %, celle de E est de 60 % et celle de F est de 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 %... 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 conservateurs 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 la partie de poker, en |
| En termes de méthode générale, nous devrions utiliser la probabilité de A qui est la probabilité de A par rapport à A gagnant par rapport à B multipliée par la probabilité de A gagnant par rapport à C, |
| jusqu'à la probabilité de victoire de A contre F. Cela prend beaucoup de temps à calculer et c'est fastidieux dans une vraie partie de poker, car 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 donc 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, parmi 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 concerne un tour d'enchères et six joueurs. Nous devons déterminer dans quels cas chaque joueur va se coucher ou rester et combien de jetons il va gagner ou perdre. |
| 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 condition, 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 fait match nul 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 suffisamment parce que C n'a pas gagné du tout, et parce que E n'a pas gagné du tout, ils se couchent tous |
| au tour d'enchères suivant et ils perdent leurs... ils perdent leurs jetons. Et donc ceux qui restent, ce sont ceux qui aiment... considérant qu'il s'agit d'un match ou d'un match de poker 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 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 on peut... 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. Le cas suivant concerne un tour d'enchères et cinq joueurs. Dans ce cas, les valeurs de confiance changent. |
| A est à 0 %, B à 12 %, C à 25 %, D à 38 % et F à 65 %. Le joueur E a été éliminé, car il a perdu le plus de jetons et a dû se coucher au tour précédent. |
| Dans ce tour avec moins de joueurs, on constate 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. |
| Cela signifie que... ou bien cela peut être dû au fait que les joueurs conservateurs risquent de ne pas réussir dans les dernières étapes du jeu, parce qu'ils sont, vous savez, trop radins 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 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 des cas correspond 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 chances de gagner. |
| C'est très proche des valeurs du pire des cas, 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 de 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 ajouté, représente 56 %. Au premier tour, F gagne, cependant, lorsque 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 gain d'un tour. |
| Le niveau de F passe à 60% après le premier tour et à 54% après le deuxième tour. |
| C'est impliqué, comme s'il s'agissait de 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 dans les tours suivants. |
| Les joueurs A et F représentent les styles de jeu extrêmes, qui peuvent être révélateurs d'un problème de jeu. Et voici un bref résumé des calculs des tours d'enchères. En 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 n'est pas toujours... comme si la main possible de F n'était 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 c'est dû à la nervosité, et c'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 réussir dans une partie de poker est de ne pas être trop agressif avec vos mises et pas trop conservateur avec vos mises. Soyez comme le joueur D, qui a... |
| Le joueur D avait 38 % de chances... ou 38 % de probabilité, il devait donc être sûr à au moins 38 % de gagner contre son adversaire. Donc, je pense... ou en me basant sur cela, c'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 voici un autre cas que nous avons fait pour tester si le résultat de la défaite F était maintenu tout au long des tours d'enchères. Nous avons fait cela, avec trois tours d'enchères et quatre joueurs. |
| Et maintenant, pourquoi est-ce important ? Nous avons déjà montré que les joueurs peuvent effectuer des calculs simples, comme dans le pire des cas, pour contrôler leur envie de parier même sur la main perdante. |
| Les personnes souffrant d'une dépendance 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 cas où, dans le faible espoir, elles feront un gros gain. |
| Les personnes souffrant d'une dépendance 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 cas où, dans le faible espoir, elles feront un gros gain. |
| Il s'agit d'un style de pari émotionnel qui tombe directement dans le piège de l'erreur des joueurs, qui consiste à penser que, que vous ayez de la chance ou que vous soyez dans une séquence de malchance, 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 une partie de poker ont introduit des idées de nervosité chez les joueurs, même les plus rationnels. Donc F, |
| dans le calcul d'un tour d'enchères à six joueurs, il y avait un joueur qui avait... comme vous pouviez voir que ce joueur avait de l'expérience ou 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 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 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 biens sont en jeu, alors |
| Vous parierez là-dessus pour essayer de l'augmenter. C'est tout simplement inhérent à la nature humaine. Au cours de ce jeu de poker, une plus grande bande passante 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, plus les joueurs peuvent être nerveux à propos de leurs paris et faire de moins bons paris, même s'ils... |
| même s'ils sont très expérimentés au poker. |
| Et cette nervosité peut être corrélée à la nature aveugle du jeu compulsif, basée sur les concepts de calcul de risque et de jeu pour le frisson. |
| Et nos conclusions ont été que F, ou des joueurs trop conservateurs comme le joueur F, pourraient ne pas s'en sortir aussi bien dans des situations de poker réalistes. Ainsi, ceux qui s'en sortent le mieux sont ceux qui sont conservateurs mais sont plus disposés à miser que votre joueur habituel très, très radin. |
| Et notre principal point à retenir est que le trouble du jeu peut être atténué si les joueurs peuvent comprendre les calculs statistiques de base et les utiliser dans leurs jeux. |
| Et |
| Les recherches futures, qui ne sont pas vraiment dans le futur, vont se produire ou nous avons déjà fait ces recherches, 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 |
| Le plus important, c'est de jouer. |
| Le jeu, bien qu'il constitue une fausse récompense en termes de gains, cache néanmoins le sombre piège des difficultés financières et sociales. |
| Notre génération se modernise, les avancées technologiques deviennent rapidement la norme et les langages de programmation informatique deviennent les matières nécessaires pour prospérer dans un monde moderne. |
| En utilisant des outils de programmation informatique modernes et ???, nous sommes en mesure d'examiner de plus près ce problème psychologique et d'analyser des outils pour aider à les résoudre. |
| Ceci est fait avec les auteurs Siddhant Karmali, Mason Chen et Saloni Patel, avec l'aide estimée des conseillers, le Dr Charles ??? et ???. |
| Comme mentionné précédemment, des millions de personnes fréquentent les casinos chaque année, ce qui touche une large population. |
| Avec un problème qui affecte un échantillon aussi large, l’une des questions primordiales concerne la manière dont nous exprimons des solutions au problème du jeu et comment nous le faisons efficacement. |
| Grâce à la présentation de Siddhant, nous avons beaucoup appris sur les méthodes originales |
| qui aident à expliquer le jeu, tout en présentant les idées fausses sur le plan économique concernant le jeu, prouvant qu'être calme et prudent donne les meilleurs résultats, plutôt que de compter sur la chance du jeu pour obtenir des résultats positifs. |
| Tout cela a été fait via Java. Cette méthode prend cependant 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 des niveaux de complexité plus élevés qui s'avèrent bénéfiques pour les méthodes globales. |
| Pour récapituler, la méthode nécessite un modèle à six joueurs, chacun recevant deux cartes dans le paquet de 16 AKQJ. |
| L'une des cartes est cachée, et quatre cartes sont placées sur la table. Chaque joueur a un niveau de confiance qui détermine la fréquence à laquelle il se couche ou continue à jouer. |
| Continuer à jouer fait perdre trois points et se coucher ne fait perdre qu'un seul point. Cette pratique vise à modéliser les joueurs, depuis ceux qui jouent à l'aveugle jusqu'aux stratèges prudents. |
| Habituellement, lorsqu'on mène une expérience à grande échelle, il est très fastidieux et prend beaucoup de temps d'effectuer des tests en quantité suffisante pour que les données produites soient utilisables. |
| Une alternative efficace consiste à utiliser la programmation informatique, plus précisément, à utiliser 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. Il ne permet que deux échantillons aléatoires et le processus d'extraction individuelle de chaque séquence spécifique est difficile à réaliser. |
| Lorsque nous essayons de dériver des ensembles de données plus importants, il est important de changer cela. En analysant les différences générales entre les langues, |
| Il est important de savoir que Java est typé de manière statique dans un langage compilé, tandis que Python est typé de manière dynamique 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 à lire. |
| Python est également un langage d'interprétation avec une syntaxe élégante qui en fait une très bonne option pour la création de 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 l'ensemble complet de 52 cartes, l'AKQJ 16 cartes |
| le modèle permet une plus grande précision dans le rendu statistique, notamment lors de l'utilisation d'une simulation de Monte Carlo. |
| Un des aspects bénéfiques que nous pouvons ajouter avec Python à nos personnages. Comme Siddhant l'a expliqué, nous pouvons désormais utiliser des paris. |
| Au lieu d'appliquer manuellement différents niveaux de confiance sur nos deux cartes ??? randomisées, nous pouvons utiliser Monte Carlo pour faire des choix différents en fonction d'un certain seuil de pourcentage sur la capacité d'ajouter ou de supprimer des paris qui vous verront plus tard. |
| Tout d'abord, il est important de parler du jeu. 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. |
| Cette méthode permet de tirer deux cartes sur un total de 16 cartes pour différents joueurs. Dans cette optique, il existe de nombreuses applications à la fois de la méthode globale originale et de notre méthode du pire des cas, qui seront abordées 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 est indiqué comme perdant et la formule couverte par Siddanth a changé. Ceci est important car cela permet de manière plus efficace... |
| une plus grande efficacité dans la collecte des données, avec la possibilité de rendre les résultats du randomiseur plus précis. Vous pouvez ajouter des noms spécifiques à ces cartes séparées, 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 en fonction d'un scénario qui implique |
| plusieurs tours de paris décrits par Siddanth. Nous pouvons changer de personnage en changeant la mise actuelle, ce qui affecte la façon dont le joueur reste ou quitte le tour de paris, ce qui constitue une différence clé par rapport à la méthode Java. |
| Le concept de ce programme consiste à définir une variable qui renverra éventuellement une valeur aux fonds et la mise à l'argument de mise initial. |
| En envoyant la mise actuelle à zéro, nous configurons une boucle while pour exécuter la condition en continu jusqu'à ce que la mise actuelle soit égale au nombre. |
| Ensuite, pour chaque série où nous obtenons un résultat positif, nous augmentons la valeur de notre mise. |
| Si nous devions ajouter une commande indiquant à nous ou au personnage de ralentir à un certain pari, nous aurions alors un moyen simple d'avoir un seuil de pari. |
| Nous pouvons également éditer le même formulaire pour accepter des séquences spécifiques, comme le full house, en autorisant uniquement une mise 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 à la fois de PLT(?) pour tracer les valeurs X et les valeurs y. |
| L'élément clé de la meilleure fonction est la condition if... dans l'instruction if qui correspond à un résultat positif. Cela 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 et plusieurs caractères, nous pouvons ajouter des déclarations importantes qui garantissent que les données sont comparées correctement. |
| En utilisant Python, vous pouvez vous assurer que les tirages sont comme deux paires ou, au lieu de valeurs plus élevées, excluant les joueurs avec une valeur plus faible, 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. |
| Ce qui prenait autrefois 30 heures peut désormais être réalisé en quelques secondes. |
| Une fois ce programme appliqué, nous pouvons 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 du pire cas, nous voyons que |
| ils sont extrêmement proches de un, indiquant de fortes corrélations. |
| Ceci est également associé à la valeur plus élevée du R au carré. Nous exécutons également le test d'hypothèse à une proportion, ce qui nous indique 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 1. Pour quelque chose que nous nous attendrions à être 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 être beaucoup, mais 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 ou même 10 000. Une autre raison pourrait être l'application de Python. Comme mentionné précédemment, Python est un langage plus complet, plutôt qu'un langage statique. Cela pourrait changer l'effet, mais rester globalement le même. |
| Ici, nous voyons le programme finalement appliqué avec leurs résultats présentés. Avec ce programme, nous voyons ce que chaque joueur joue... 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. |
| la capacité d'exécuter plusieurs caractères dans un ordinateur et une fonction, en décrivant les différentes séquences tout en appliquant |
| différents nombres de joueurs, montrant également la probabilité de différents résultats, en ajoutant même les multiples séries de paris dans une partie de poker régulière, que Siddanth a couverte. |
| Ceci est essentiel 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 comme thérapie pour les joueurs compulsifs. |
| Un autre développement exploite l'aspect réseau neuronal (IA), rendant ce programme plus détaillé en ajoutant des fonctionnalités comme le bluff, suffisamment ajoutées pour que le programme ressemble davantage à un jeu réel vu dans les casinos. |
| Finalement, nous avons pu constater qu'en utilisant Python, nous bénéficions non seulement d'une plus grande précision, mais aussi d'une plus grande... beaucoup plus grande efficacité, prouvant ainsi notre hypothèse initiale selon laquelle il faut 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 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. |
