Vocero | Transcripción |
| Siddhant Karmali | Hola a todos, somos Siddhant Karmali, Mason Chen y Arhan Surapaneni y estamos trabajando en |
| Optimizar el juego AKQJ para situaciones de póquer reales. Por lo tanto, la COVID-19 puede ser un problema de salud mental y empeorar los problemas de salud mental existentes. |
| Los factores estresantes implicados en la pandemia, a saber, el miedo a enfermarse o a perder a seres queridos, pueden afectar la capacidad de toma de decisiones de las personas y llevarlas a conductas adictivas. |
| Y la adicción al juego es uno de esos comportamientos que ha aumentado debido al aumento de los sitios de juego en línea...el tráfico de los sitios de juego en línea. |
| Este proyecto analiza cómo las diferentes situaciones del juego de póquer afectan a la toma de decisiones irracionales. Entre ellas se incluyen aquellas que pueden llevar a la adicción al juego. Desarrollamos un modelo simplificado del póquer que solo utiliza el as y las cartas con figuras, es decir, A, K, Q y J. |
| Eso aumenta las probabilidades de ciertas manos ganadoras llamadas AKQJ para as, rey, reina y jota. |
| Las variables en este modelo son el valor de las cartas, el número de jugadores, el número de rondas de apuestas y si las cartas están abiertas u ocultas. |
| Cartas abiertas o sí... el objetivo de este modelo es simplificar los complicados cálculos de probabilidad de los resultados ganadores en un juego completo de póquer. |
| Y ampliaremos este objetivo a la idea de que como el póquer en la vida real tiene más de una ronda de apuestas, podemos probar o podemos demostrar que este modelo es efectivo, incluso en diferentes variantes del póquer con diferentes rondas de apuestas. |
| Así es como se desarrolla el proyecto... o este es el esquema del proyecto. Primero investigamos las apuestas emocionales y el juego compulsivo y cuáles son los factores de riesgo del juego compulsivo. ¿Cómo piensan las personas... cómo piensan los jugadores compulsivos? |
| ¿Por qué juegan? Descubrimos que la gente juega por la emoción, al igual que los adictos... las personas que tienen adicción a las drogas consumen la droga para sentirse bien o emocionarse. Así que, de nuevo... |
| Deducimos que el juego o el juego como adicción deben tocar las mismas fibras del cerebro que están implicadas en la revisión... o las que están implicadas en el sistema de recompensa. |
| Y luego pasamos a... nuestra tecnología estaba usando cartas ocultas y abiertas en casos reales. Entonces, las cartas ocultas y abiertas son... las cartas abiertas son las cartas que un jugador mantiene boca arriba y las cartas ocultas están boca abajo, y solo el jugador conoce su identidad. |
| Luego hicimos dos algoritmos separados: un algoritmo integral y un algoritmo del peor caso posible. |
| Pero el algoritmo integral es más complicado porque todas las cartas están ocultas y es difícil hacer cálculos, y el algoritmo del peor caso tenía algunas cartas abiertas, por lo que los jugadores... o nuestros jugadores modelados podían inferir |
| Ya sea que aceptes la apuesta o no, esta fue nuestra parte de ingeniería. Usamos JMP para modelar los estilos de juego de los jugadores. |
| Y también usamos |
| Programación en Java y Python, como mostrará Arhan, para generar... para generar aleatoriamente situaciones de cartas, y calculamos las probabilidades y realizamos pruebas de correlación y regresión en JMP. |
| Entonces, las cartas ocultas... ocultas y abiertas. Las cartas abiertas son, como mencioné, las cartas abiertas son las que se juegan... cartas que un jugador mantiene boca arriba para que otros jugadores puedan verlas. |
| Las cartas ocultas están boca abajo y solo el jugador conoce su identidad. El algoritmo integral, que |
| ...que es lo que...normalmente ocurre en un juego de póquer real, donde los jugadores tienen que intentar calcular la probabilidad. |
| de que ellos ganen contra otra persona o de que ellos ganen contra su oponente, basándose en su mano actual. |
| Y en un algoritmo completo es difícil hacerlo, ya que todas las cartas están ocultas y no se sabe qué carta tiene cada jugador. Y las cartas abiertas hacen que el juego AKQJ sea más fácil en cuanto a cálculos. |
| Y el número de cartas ocultas aumenta con el número de rondas de apuestas. Así que el primer caso que hicimos fue con una ronda y seis jugadores, que tenían seis cartas ocultas. |
| Luego tenemos una ronda de apuestas y cinco jugadores, que tenían siete cartas ocultas. |
| etcétera. |
| Entonces, antes, nosotros... o en el modelo, había seis jugadores a los que se les dieron etiquetas de la A a la F. Les asignamos características de probabilidad, que son los porcentajes de confianza que tienen para hacer una apuesta. |
| La probabilidad de A es 0%, la de B es 15%, la de C es 30%, la de D es 45%, la de E es 60% y la de F es 75%. Y la probabilidad de F es 75% significa que |
| a menos que estén... a menos que estén 75% seguros... al menos 75% seguros de que ganarán contra esa persona... su oponente, entonces no aceptarán la apuesta, lo que significa que son muy, muy conservadores con sus apuestas. |
| un caso general de póquer, que es el algoritmo completo y el algoritmo del peor caso. |
| El método general se calcula o, por ejemplo, si estamos tratando de calcular la probabilidad de que A gane la partida de póquer, en |
| En términos del método general, tendríamos que utilizar la probabilidad de A como la probabilidad de que A gane contra A y B por la probabilidad de que A gane contra C, |
| hasta la probabilidad de que A gane contra F. Esto lleva mucho tiempo calcularlo y es engorroso en una partida de póquer real, ya que el tiempo de la ronda de apuestas puede ser de 45 segundos a un minuto y no muchas personas pueden hacer este tipo de cálculo en un minuto. |
| Entonces, el peor de los casos... ahí es donde desarrollamos el método del peor de los casos. |
| El peor de los casos... calculamos el resultado del peor de los casos viendo qué jugador puede hacer la mejor mano con las cartas que puede ver, de cuatro cartas compartidas que están abiertas a todos los jugadores y una carta oculta y una carta abierta por jugador. |
| Utilizamos estos dos algoritmos en tres casos diferentes. El primer caso es con una ronda de apuestas y seis jugadores. Tenemos que determinar en qué casos cada jugador se retirará o se quedará y cuántas fichas ganará o perderá. |
| Por ejemplo, A se queda, incluso si pierde fichas, porque eso fue lo que hizo. |
| ...ese era uno de nuestros modelos, el cual nosotros... el cual sabíamos que tenía un problema con el juego, entonces... que... entonces según nuestra condición, tenían que quedarse. |
| B gana contra E, pero no contra ningún otro equipo. C no gana en este caso. D gana contra B y C y empata con A y E. |
| Y E no gana, y F gana todo... contra todos los demás jugadores. Nótese que como C y E no ganaron, ellos... o como B no ganó lo suficiente porque C no ganó en absoluto, y como E no ganó en absoluto, todos se retiran. |
| En la siguiente ronda de apuestas, pierden sus fichas. Y los que se quedan son los que les gusta... teniendo en cuenta que se trata de una partida de póquer de una sola ronda de apuestas, |
| los que son... el que tiene más probabilidades de ganar es F, ya que tiene la mayor probabilidad de ganar en el peor de los casos. Y podemos ver que, si vas a la diapositiva anterior, podemos ver que el jugador A o el jugador |
| ...o para el caso de los seis jugadores, el general del jugador F estuvo muy cerca del 80%, así que podemos... entonces... entonces hay una correlación entre... o hubo una fuerte correlación entre |
| el |
| Método del peor caso de AKQJ y método general. Y el siguiente caso es con una ronda de apuestas y cinco jugadores. En este caso, los valores de confianza cambian. |
| El A tiene 0%, el B tiene 12%, el C tiene 25%, el D tiene 38% y el F tiene 65%. El jugador E fue eliminado, ya que perdió la mayor cantidad de fichas y tuvo que retirarse en la ronda anterior. |
| En esta ronda con menos jugadores, vemos que hay más cartas ocultas. La cantidad de cartas ocultas aumenta con el número de rondas de apuestas y jugadores. |
| A medida que aumenta el número de cartas ocultas, el tiempo de cálculo puede ser mayor, y esto puede hacer que los jugadores se pongan más nerviosos y no quieran hacer esos cálculos, ya que podrían perder dinero. En este caso, el jugador F no ganó, como lo demuestra |
| Cuál es su peor probabilidad de ganar |
| es menor que su porcentaje de confianza, por lo que se ven obligados a retirarse. |
| Lo que significa que... o esto podría deberse a que los jugadores conservadores pueden no tener un buen desempeño en la etapa final del juego, porque son, ya sabes, demasiado tacaños con su dinero. No hacen las apuestas correctas incluso cuando las apuestas son más altas. |
| El siguiente caso es con cuatro jugadores e hicimos esta prueba para confirmar si el jugador F gana o no, y podemos... y si F no gana, podemos decir con confianza que |
| Los jugadores más conservadores no lo hacen bien... no lo hacen bien en las últimas etapas del juego. Y observe que F tiene que seguir disminuyendo su probabilidad de ganar. |
| También probamos si el algoritmo del peor caso coincide con cinco jugadores. En el método general, B tiene un 11 % de posibilidades de ganar, D tiene un 46 % de posibilidades de ganar y F tiene un 48 % de posibilidades de ganar. |
| Esto está muy cerca de los valores del peor caso, por lo que obtenemos una fuerte correlación con un R cuadrado de 0,998. |
| Y así, este peor caso hace que F gane el 50% de las veces en el partido de cinco jugadores. |
| Y también probamos esto para cuatro jugadores, en el que... |
| En el que confirmamos que F ganará el 50% de las veces en el caso de cuatro jugadores. Y luego el tercer caso es con tres rondas de apuestas a seis jugadores. En este caso los valores son los mismos. |
| y E, que volvimos a sumar, es el 56 %. En la primera ronda, F gana, sin embargo, como los jugadores comenzaron a retirarse como B, C y D, |
| F tiene que cambiar su nivel de confianza. |
| F tiene que cambiar su nivel de confianza para que coincida con las probabilidades de ganar una ronda. |
| El nivel de F cambia al 60% después de la primera ronda y al 54% después de la segunda ronda. |
| Esto es complicado, como si fueran modelos. |
| Esto será involuntario, |
| lo que indica que hay nerviosismo en un estilo de juego conservador, lo que contribuye a que dichos jugadores pierdan en rondas posteriores. |
| Los jugadores A y F representan los estilos de juego extremos, lo que puede ser indicativo de problemas con el juego. Y este es un resumen rápido de los cálculos de la ronda de apuestas. En dos rondas de apuestas o en un juego con dos rondas de flexión, veremos que F solo gana dos veces de 20. Entonces |
| el el... |
| La mano posible del jugador no es lo suficientemente buena como para igualar la mano posible del oponente. Esto sucede tanto en rondas de apuestas de dos como de tres. |
| Y esto se debe al nerviosismo, y esto se debe al hecho de que la probabilidad de F era demasiado alta, como si no pudieran igualar su |
| nivel de confianza, así que si quieres... tal vez la estrategia óptima para tener éxito en una partida de póquer sea no ser demasiado agresivo con tus apuestas ni demasiado conservador con tus apuestas. Sé como el jugador D, que tiene... |
| El jugador D tenía un 38% de posibilidades... o un 38% de probabilidad, por lo que tendría que estar al menos un 38% seguro de que lograría... de que ganaría contra su oponente. Así que... creo... o en base a esto, alrededor de ese punto es un buen lugar para jugar al póquer. Ahora bien, ¿por qué es importante esto? |
| También hicimos... o también hicimos la prueba de los tres jugadores para confirmar que el jugador F tiene que retirarse y el jugador D gana en esta ronda. Por lo tanto, podemos decir que el jugador D tiene posiblemente la mejor estrategia en este modelo de póquer, en el modelo de póquer AKQJ, con más de una ronda de apuestas y más de... y menos de seis jugadores. |
| También hicimos las dos rondas de apuestas, para considerar...o demostrar que F tampoco gana. |
| Y este es otro caso que hicimos para probar si el resultado de que F perdiera se mantenía a lo largo de las rondas de apuestas. Hicimos esto, tres rondas de apuestas y cuatro jugadores. |
| Y ahora, ¿por qué es importante esto? Hemos demostrado anteriormente que los jugadores pueden realizar cálculos simples, como el peor de los casos, para controlar su impulso de apostar incluso en la mano perdedora. |
| Las personas con adicción al juego pueden ser muy, muy agresivas con sus apuestas y, aunque saben que están perdiendo dinero, seguirán apostando con la remota posibilidad, con la ligera esperanza de que obtendrán una gran ganancia. |
| Las personas con adicción al juego pueden ser muy, muy agresivas con sus apuestas y, aunque saben que están perdiendo dinero, seguirán apostando con la remota posibilidad, con la ligera esperanza de que obtendrán una gran ganancia. |
| Este es un estilo emocional de apuestas y cae directamente en la trampa de la falacia del jugador, que es pensar que si tienes una racha de suerte o de mala suerte, tendrás suerte la próxima vez, por ejemplo. |
| Estos nuevos casos de menos jugadores y más rondas de apuestas en una partida de póquer introdujeron las ideas de nerviosismo en los jugadores, incluso los más racionales. Así que F, |
| en la ronda de apuestas en el cálculo de seis jugadores, había un jugador que tenía... como se podía ver, ese jugador tenía experiencia o él... o que ese jugador era capaz de esperar, era capaz de tener una buena estrategia, él o ella, perdón. |
| Esto es... y podemos aplicarlo a un juego de póquer real, porque en los humanos, el sistema nervioso parasimpático libera hormonas estresantes, como la adrenalina, en el cuerpo, |
| provocando una respuesta de lucha o huida. Cuando estás en una situación de alto riesgo como una partida de póquer, |
| Entonces sabes que... sabes a un nivel superficial lo que está en juego, sabes que tu dinero y tus activos están en juego, así que |
| Apostarás a que intentarás aumentarlo. Es algo inherente a la naturaleza humana. Durante este juego de póquer, se le da más ancho de banda a la amígdala, que es un área del cerebro que controla las emociones, en lugar de a la corteza prefrontal racional e involucrada en el funcionamiento ejecutivo. |
| Entonces, cuanto más cartas ocultas haya en una ronda, los jugadores pueden estar más nerviosos acerca de sus apuestas y hacer peores apuestas, incluso si... |
| Incluso si tienen mucha experiencia en el póquer. |
| Y este nerviosismo puede estar relacionado con la naturaleza de apuesta a ciegas del trastorno del juego compulsivo, basado en los conceptos de cálculo de riesgos y juego por emoción. |
| Y nuestras conclusiones fueron que F, o jugadores demasiado conservadores como el jugador F, pueden no tener el mismo rendimiento en situaciones de póquer realistas. Por lo tanto, los que obtienen mejores resultados son los que se inclinan por el lado conservador, pero están más dispuestos a apostar que el jugador habitual, que es muy, muy tacaño. |
| Y nuestra principal conclusión es que el trastorno del juego se puede mitigar si los jugadores pueden comprender cálculos estadísticos básicos y usarlos en sus juegos. |
| Y |
| La investigación futura, que en realidad no está en el futuro, se llevará a cabo o ya la hemos realizado, y obtendremos datos más confiables usando Python, y eso es lo que mostrará la presentación de Arhan. Gracias por verla. |
| Arhan Surapaneni | Millones de personas visitan cada año la capital de los casinos, Las Vegas, para divertirse, disfrutar de lujos, pero |
| Lo más importante: apostar. |
| El juego, aunque constituye una falsa recompensa por el éxito en las ganancias, esconde todavía la oscura trampa de las luchas financieras y sociales. |
| Nuestra generación se está modernizando con avances tecnológicos que rápidamente se están convirtiendo en la norma y los lenguajes de programación informática son las materias necesarias para prosperar en un mundo moderno. |
| Utilizando modernas herramientas de programación informática y ???, podemos profundizar en este problema psicológico y analizar herramientas para ayudar a resolverlos. |
| Esto se hace con los autores Siddhant Karmali, Mason Chen y Saloni Patel, con la estimada ayuda de los asesores, el Dr. Charles ??? y ???. |
| Como se mencionó anteriormente, millones de personas asisten a los casinos cada año, lo que afecta a una gran población. |
| Con un problema que afecta a una muestra de tan gran tamaño, una de las preguntas principales es cómo expresamos soluciones al problema del juego y cómo lo hacemos de manera eficiente. |
| A través de la presentación de Siddhant, hemos aprendido mucho sobre los métodos originales. |
| que ayudan a explicar el juego, al mismo tiempo que presentan los conceptos económicos erróneos sobre el juego, demostrando que estar tranquilo y cauteloso proporciona los mejores resultados, en lugar de confiar en la suerte del juego para obtener resultados positivos. |
| Todo esto se hizo a través de Java. Sin embargo, este método requiere 30 horas para solo 92 ejecuciones. Esto no es efectivo ni utilizable. Sin embargo, el uso de Python reduce este tiempo a segundos, al tiempo que permite niveles más altos de complejidad que resultan beneficiosos para los métodos en general. |
| Para resumir, el método requirió un modelo de seis jugadores, cada uno de los cuales recibe dos cartas del paquete de 16 AKQJ. |
| Una de las cartas está oculta y hay cuatro cartas sobre la mesa. Cada jugador tiene niveles de confianza que determinan la frecuencia con la que se retira o continúa jugando. |
| Si se sigue jugando se pierden tres puntos y si se abandona se pierde solo un punto. Esto se hace con el objetivo de modelar a jugadores que van desde los que apuestan a ciegas hasta los estrategas cautelosos. |
| Generalmente, cuando se lleva a cabo un experimento a gran escala, resulta muy tedioso y lleva mucho tiempo ejecutar una cantidad adecuada de pruebas para que los datos producidos sean utilizables. |
| Una alternativa eficiente es utilizar programación informática, más específicamente, utilizar el lenguaje informático Python en una simulación de Monte Carlo, definida como una amplia clase de algoritmos computacionales que se basan en un muestreo aleatorio repetido que contiene resultados numéricos. |
| El programa Java que se aplica en el diagrama es muy ineficaz. Solo permite dos muestras aleatorias y el proceso de obtención individual de cada secuencia específica es difícil de realizar. |
| Cuando intentamos derivar conjuntos de datos más grandes, es importante cambiar esto. Analizar las diferencias generales entre idiomas, |
| Es importante identificar que Java tiene un tipo estático en un lenguaje compilado, mientras que Python tiene un tipo dinámico en un lenguaje interpretado. Esta única diferencia hace que Java sea más rápido en tiempo de ejecución y más fácil de depurar. |
| Pero Python es más fácil de usar y más fácil de leer. |
| Python también es un lenguaje de interpretación con una sintaxis elegante que lo convierte en una muy buena opción para la creación de scripts y el desarrollo rápido de aplicaciones en muchas áreas. Esto se aplica en el siguiente método. |
| Una cosa que debemos tener en cuenta es el nuevo aleatorizador, que es aplicable con el conjunto completo de 52 cartas, el AKQJ de 16 cartas. |
| El modelo permite una mayor precisión en la representación estadística, especialmente cuando se utiliza una simulación de Monte Carlo. |
| Uno de los aspectos beneficiosos que podemos añadir a nuestros personajes con Python es que, como ya explicó Siddhant, ahora podemos utilizar apuestas. |
| En lugar de aplicar manualmente diferentes niveles de confianza en nuestras dos cartas aleatorias, podemos usar Monte Carlo para tomar decisiones diferentes en función de un cierto umbral porcentual sobre la capacidad de agregar o eliminar apuestas que veremos más adelante. |
| En primer lugar, es importante hablar de la baraja. Aquí vemos una matriz de 16 cartas con nuestra función de barajado. Esto permite que las cartas se aleatoricen, |
| similar a la función inicial vista en el programa Java. |
| De este modo, se extraen dos cartas del total de 16 cartas para distintos jugadores. Teniendo esto en cuenta, existen numerosas aplicaciones tanto del método integral original como de nuestro método del peor caso, que se tratarán y desarrollarán más adelante. |
| ??? el mismo mazo nos permite agregar cambios o mover cosas para afectar la forma en que calculamos el método del peor caso, lo cual es útil para nuestro objetivo final. |
| No tenemos la misma flexibilidad en nuestro antiguo método JAVA. Los cambios específicos de Python para el método del peor caso incluyen elif/if específicos |
| De esta manera, el jugador con la peor carta se indica como perdedor y la fórmula que describe Siddanth ha cambiado. Esto es importante porque permite una mayor eficiencia... |
| Mayor eficiencia en la recolección de datos, con la posibilidad de que los resultados del aleatorizador sean más precisos. Puedes agregar nombres específicos a estas tarjetas separadas, lo que también es otra aplicación útil en sí misma. |
| Estas simulaciones de Monte Carlo simplificadas permiten una mayor complejidad, ya que nos permiten agregar nuestras nuevas apuestas en función del escenario que implica |
| rondas de apuestas múltiples que Siddanth ha descrito. Podemos cambiar de personaje modificando la apuesta actual, lo que afecta a la forma en que el jugador permanece o abandona la ronda de apuestas, siendo esta una diferencia clave con el método Java. |
| El concepto de este programa tiene que ver con establecer una variable que eventualmente devolverá el valor de los fondos y la apuesta al argumento de apuesta inicial. |
| Al enviar la apuesta actual a cero, configuramos un bucle while para ejecutar la condición continuamente hasta que la apuesta actual sea igual a count. |
| Luego, por cada conjunto en el que obtengamos un resultado exitoso, aumentamos el valor con nuestra apuesta. |
| Si agregáramos un comando que nos diga a nosotros o al personaje que disminuyamos la velocidad en una cierta apuesta, entonces tenemos una forma sencilla de tener un umbral para las apuestas. |
| También podemos editar el mismo formulario para aceptar secuencias específicas, como el full house, permitiendo una apuesta solo cuando la secuencia esté presente. Estos umbrales crean nuestro nivel de gestión de riesgos mencionado anteriormente. |
| Podemos graficar las probabilidades en ???, donde agregamos a cada apuesta actual actualizada una matriz de valores X y a cada valor actualizado una matriz de valores Y, procediendo a graficar tanto PLT(?) para graficar los valores X como los valores y. |
| El componente clave de la función mejor es la condición if... en la declaración if que corresponde a un resultado exitoso. Esto se puede adaptar a cualquier |
| Resultado necesario, incluido el escenario general y el peor escenario posible. |
| Cuando aplicamos nuestras comparaciones con dos caracteres y caracteres múltiples, podemos agregar afirmaciones importantes que garantizan que los datos se comparen correctamente. |
| Con Python, puedes asegurarte de que los sorteos, como dos pares, o en lugar de valores más altos, excluyan a los jugadores con un valor más bajo y los expulsen del juego. Esto permite una mayor eficiencia con el nuevo programa Python en lugar de usar el programa Java original. |
| Algo que originalmente llevaría 30 horas ahora se puede hacer en cuestión de segundos. |
| Después de aplicar este programa, podemos ejecutar una prueba de correlación con los nuevos resultados en comparación con los resultados originales de Java. Si observamos las líneas rojas de los métodos general y del peor caso, vemos que |
| Están extremadamente cerca de uno, lo que indica fuertes correlaciones. |
| Esto también se combina con el valor R cuadrado más alto. También ejecutamos la prueba de hipótesis de una proporción, lo que nos indica que para ambos métodos no pudimos rechazar la hipótesis nula. |
| Este valor, aunque alto, no se acerca a... no se acerca tanto a uno. Para algo que esperaríamos que fuera casi idéntico, porque esto es programación informática. |
| Hay dos razones principales para esto, la primera es el tamaño de la muestra. 92 parece mucho, pero no es una tendencia tan fuerte como uno esperaría. |
| Para solucionar este problema, podemos aumentar el tamaño de la muestra a 1000 o incluso a 10 000. Otra razón podría ser la aplicación de Python. Como se mencionó anteriormente, Python es un lenguaje más completo, en lugar de un lenguaje estático. Esto podría cambiar el efecto, pero en general se mantendría igual. |
| Aquí vemos el programa aplicado finalmente con sus resultados presentados. Con este programa vemos a qué juega cada uno... qué cartas saca cada jugador con las cartas... |
| qué carta se muestra y se oculta, qué cartas hay sobre la mesa, cuántas fichas ganan y pierden los jugadores y, por último, quién gana y cómo gana. En el diagrama siguiente, vemos que el jugador 1 gana con el full. |
| la capacidad de ejecutar múltiples caracteres en una computadora y una función, describiendo las diferentes secuencias mientras se aplican |
| diferentes números de jugadores, mostrando también la probabilidad de diferentes resultados, incluso añadiendo las múltiples apuestas en un juego regular de póquer, que Siddanth ha cubierto. |
| Esto es vital para futuros desarrollos, porque permite que personas de todo el mundo utilicen este programa y método. |
| Desarrollar ideas como herramienta de aprendizaje que pueda utilizarse como terapia para los adictos al juego. |
| Un desarrollo más explota el aspecto de la red neuronal (IA), haciendo que este programa sea más detallado al agregarle características como el farol, lo suficiente para que el programa se parezca más al juego real que se ve en los casinos. |
| Finalmente, pudimos ver que al usar Python no solo experimentamos una mayor precisión, sino también una eficiencia mucho mayor, lo que en última instancia demuestra nuestra hipótesis original de que ser cauteloso |
| da más dinero y más victorias, convirtiendo un programa que originalmente llevaba horas en solo unos segundos. |
| Así que la próxima vez que vayas a Las Vegas o incluso participes en un juego con amigos, recuerda este proyecto y recuerda que ser más cuidadoso y tomarte un poco más de tiempo con las decisiones te ayudará a largo plazo. |
| Gracias. |
