Análisis e implementación de un jugador automático de póquer
Notice bibliographique
Résumé
Games have always been used as research domains in Computer Science \ndevelopment in general, as well as in Arti cial Intelligence (AI) in particular. \nIn this way, poker becomes a very interesting game, due to its common issues \nand characteristics with many other games and daily situations that are \nabout to be solved such as the huge amount of states that can be faced, the \nimperfect nature of the information that we handle or the random element \nthat needs to be taken into account. \nThe purpose of this paper is developing an agent capable of accomplish an \ne cient poker game in its Texas Hold'em limit variety to submit it to the \nAnnual Computer Poker Competition (ACPC), organized by the University \nof Alberta. \nTo get to it, a study about the state of the art has been deeply done. It has \nshown the di erent perspectives from which the development of an automatic \npoker agent can be faced, as well as the advantages and disadvantages \nthat each of them can hide. \nThe next step on the project development is focused on the analysis, the \ndesign and implementation of a system that allows players creation and the \nstudy of their results when confronted on several hands. This process of agent \nconstruction until getting to the de nitive one is gradual and recurrent, obtaining along the way a huge amount of intermediate players with many \ndi erent characteristics when playing. \nApart from the development and creation of new algorithms, the main purpose \nof making poker agents is, beyond doubt, being able to calculate its \ncapacities playing hands. The result section of this paper includes a large \namount of assortment tests that can be used to quantify the output of all of \nthe created players, also helping to determinate which of them is the best. \nThe aforementioned agent will be chosen to face a human player and, that \nway, achieve one of the main purposes as much from this paper as from the \ndevelopment of intelligent systems for games: defeating professional poker \nplayers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».