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Wie KI die Strategien von Topspielern zerlegt
1) Daten: Woraus die Strategie „gesammelt“ wird
Quellen
Handgeschichten/Handverteilungen: Aktionen, Sizings, Positionen, Stapel, SPR, Pot Odds, Bretter.
Video und Overlay: OCR für Wetten/Balance, ASR für Sprache (Kommentare, Timing).
Feldkontext: 3-Bet-/Call-Frequenzen der Gegner, Timings, Distanzen, Auszahlungsstruktur (ICM).
Metadaten: Format (Cache/Turniere), Bühne, Blinds, Ante, Tischregeln/Limits.
Reinigung und Validierung
Deduplizierung, Normalisierung der Sizings (in bb,% Schweiß), Zeitsynchronisation, Aussortierung von Anomalien/Kollisionen.
Anonymisierung: Löschung personenbezogener Daten, Einhaltung der Standortregeln.
2) Benchmark: GTO und Solver als „Lineal“
Solver/CFR: Erstellen Sie eine ungefähre Gleichgewichtsstrategie (Frequenzmix), betrachten Sie Exploitability und Regret.
Abstraktionen: Bordklassen, Bat-Bäume, Komprimierung der Sizings, so dass die Aufgabe lösbar ist.
Vergleich: Top-Spieler = GTO ± Abweichungen. Wo ein Plusmedium ist, gehen die Besten bewusst weg von der „reinen Theorie“ hin zu einem Exploit gegen das Feld.
Fazit: Die KI gleicht reale Entscheidungslinien mit Gleichgewichtslinien ab und stellt „systemische“ Unterschiede fest - da liegt meist das Können.
3) Wie die KI das Design „errät“: drei Ansätze
1. Imitation Learning (Verhaltensklon)
Das Model lernt, die Auswahl des Topspielers nach dem Tabellenstand zu wiederholen. Metriken: Accuracy nach Aktionsklassen, MAE nach Sizing, Kalibrierung von Wahrscheinlichkeiten.
2. Inverse Reinforcement Learning (IRL)
Anstatt die Aktionen zu kopieren, stellen wir die Wertfunktion wieder her: Was der Spieler maximiert (EV, Risiko-Score, ICM-Equity, Druck auf die Bereiche). Das Ergebnis ist eine Karte der „Belohnungen“ Gewichte in verschiedenen Situationen.
3. Bayesian Opponent Modeling / Contextual Bandits
Das Modell glaubt, dass der Top-Spieler die Politik für den Gegner und die Bühne ändert. Das Profil kommt heraus: gegen den Faden - das eine, gegen Agro - das andere; auf dem Bubble - der dritte.
4) Erklärbarkeit: Warum die Entscheidung „richtig“ ist
SHAP/IG für Tabellen- und Transformationsmodelle: Beitrag der Merkmale (Position, SPR, Ränge/Farben, Stack-Verhältnisse) zu einem bestimmten Call/Beth.
Attention-Matrizen: dass das Modell beim Sammeln von Linien „schaute“; nützlich in der Verteilung mit mehreren Straßen.
Counterfactuals: „was wäre wenn“ - Wir ändern das Sizing/Position/Timing und sehen, wenn sich die Vorhersage entfaltet.
Kalibrierte Uncertainty: Wir schneiden „selbstbewussten Unsinn“ ab - wo es nur wenige Daten gibt, hebt das Modell ehrlich die Flagge der Unsicherheit.
5) Muster, die die KI von den Spitzen abhebt (Poker)
Sizing als Sprache der Absichten: weniger Splits für Amateure; Tops mischen flexibel 25/33/50/75/125% Schweiß durch die Bordstruktur.
Gezielte Abweichungen vom GTO: aggressiver c-bet auf niedrig koordinierten Bordsteinen gegen passives Feld; breitere 3-Bets gegen die Loose Blinds.
ICM-Disziplin: Beim Bubble/Finalchen schrumpfen die Besten die Call-Spots und verteilen die Aggression in „drückende“ Linien um.
Timing und Tempo: Stabile Entscheidungsintervalle in „einfachen“ Spots und absichtliche Pausen an Knotenpunkten sind Kontrollmarker, kein Rand.
6) Fälle außerhalb von Poker
Sportwetten
Fichy: Marktlinien im Zeitverlauf, Liquidität, Margen, In-Game-Events.
Modelle: kausal (uplift) - um die „Fähigkeit“ des Spielers vom „Glück“ und der Drift der Linie zu trennen; Banditen - wann „wie viel“ und „wann“ weniger/gar nicht setzen.
Fazit: KI identifiziert Risikomanagement und nicht „geheime Signale“: Die Besten hören mit zunehmender Varianz auf und „holen nicht auf“.
Live-Spiele/Blackjack
Die KI bewertet Disziplin und Abweichungen, nicht „Cheating“: klare Befolgung der Grundstrategie, korrekte Abweichungen (nach Tischregeln), Beta-Kontrolle bei Downstrike.
Steckplätze
Nur Verhaltens- und Inhaltsanalyse: Häufigkeit von „Peaks“, Dauer von „trockenen“ Fenstern, Einhaltung von SSL/SW/Pausen. KI kann in RNG-Spielen keine „Chance erhöhen“; kann nur Verhaltensfehler reduzieren und beim Schneiden von Clips helfen.
7) Analysequalitätsmetriken
Exploitability/Avg Regret (vs GTO) - wie anfällig die Strategie ist.
EV- Δ: Gewinn/Verlust der EV-Linie eines Spitzenspielers relativ zur Benchmark im Kontext des Feldes.
Precision @ TopK-Spots: Erkennen wir die teuersten Lösungen?
Kalibrierung: Die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten entsprechen den Frequenzen.
Risiko & Discipline: Anteil der SSL/SW-konformen, Durchschnitts-/Spitzenrate zur Bank, Wechselpunkt Tilt.
8) Mini-Pipeline für das Team (kein Code)
1. Sammlung: Hands/Video → Parsing → Synchronisation von Zeitcodes.
2. Normalisierung: Fichi (Position, SPR, Bordtextur, Stacks), Tags (Bühne, ICM).
3. Benchmark: Durchlauf der Schlüsselspots durch den Solver → die Basis der „GTO-Frequenzen“.
4. Training: Simulation (Top-Linien) + IRL (Werte) + Bayes-Modell der Gegner.
5. Validierung: Holdout von neuen Serien/Rivalen; Überprüfung der Kalibrierung.
6. Berichte: Spots mit der größten Δ von EV, „rote“ Abweichungen, vorgeschlagene Mixe und Sizings, Clips mit Erklärungen.
9) Erklärbare Berichte: Wie es für eine Person aussieht
Spotkarte: "BTN vs BB, SPR 3, Board T73; Top-Spieler: bet 33%; GTO mix: 33%(60%)/check(40%); ΔEV +0. 12 bb gegen Feld; warum: BB overfolds in diesen Texturen".
Mix-Chart: Wo 3-Bet/Check-Raise erhöhen, wo Barrel reduzieren.
ICM-Karte: Bereiche, in denen Calls schrumpfen und Druck in Raises verlagern müssen.
Risiken/Disziplin: „Zwei Tilt-Wechselpunkte pro Sitzung, Überschreiten des geplanten Sizings × 1,7 - Anpassen der Peak-Regel“.
10) Ethik und rote Linien
Keine Tipps, um Geo/KYC/VPN oder Site-Regeln zu umgehen.
Keine „Gewinngarantien“, „Signale“ und „Pullbacks“.
In Slots gibt es ein Verbot der Illusion, RNG zu beeinflussen: nur eine Analyse von Verhalten und Verantwortung.
Datenschutz: Anonymisierung, Datenminimierung, Speicherung per Richtlinie.
11) Schnelle Vorlagen für die Praxis
Vorlage „Ergebnisse pro Spielersitzung“ (1 Seite)
Die Top 5 der EV- Δ-Spots; wo die Abweichungen von der GTO sinnvoll plus sind.
Top-3-Schwachstellen (Exploitability ↑): übermäßige Barrel, schmale Calls, Nedo-3-Beta.
Disziplin: SSL/SW-Compliance, Spitzentarif, Pausen.
Der Plan: 2 Übungen auf den Brettern sind niedrig koordiniert, 1 ist ICM auf dem Bubble.
Clip-Parsing-Vorlage (60-90 Sek)
Kontext (Positionen/Stack/SPR) → Was hat die Spitze gemacht → Was hat der Solver gesagt → Warum ist die Abweichung gegen diesen Gegner gültig → Was lehrt der Spot?
12) Typische Fehler von Teams
Verwechseln Sie „Kopieren“ und „Verstehen“: ohne IRL und Erklärbarkeit erhalten Sie Klone ohne Design.
Unterschätzen das Feld: Strategie Plus gegen GTO, aber Minus gegen konkrete Frequenzen der Gegner.
Ignorieren Sie die Varianz: Schlussfolgerungen aus einer kleinen Stichprobe sind falsch. Wir brauchen Vertrauensintervalle und ehrliche Unsicherheit.
Fokus auf „Show“ statt Risiko: Analyse ohne SSL/SW-Partition - der Weg zur Tilt.
KI „zerlegt“ die Strategien der Top-Spieler, indem sie ihre Linien mit der Theorie und dem Kontext des Feldes abgleicht, versteckte Entscheidungsziele wiederherstellt und erklärt, welche Abweichungen Geld verdienen und welche Schwachstellen offenbaren. Der Wert liegt hier nicht im Mythos „die Maschine wird dir beibringen, jeden zu schlagen“, sondern in der Klarheit: Wo dein Plan stark ist, wo er löchrig ist und wie Disziplin das Risiko reduziert. Je transparenter die Metriken sind, desto reifer ist die Strategie - und desto länger bleiben Sie im Spiel.