کازینو رمزنگاری
دنده تورنت
چگونه AI شکستن استراتژی های بازیکن بالا
1) داده ها: که از آن استراتژی «جمع آوری» شده است
منابع و منابع
تاریخچه دست/توزیع: اقدامات، اندازه، موقعیت، پشته، SPR، عرق شانس، تخته.
ویدئو و پوشش: OCR برای شرط/تعادل, ASR برای سخنرانی (نظرات, زمان بندی).
زمینه زمینه: حریف فرکانس 3 خفاش/تماس، زمان بندی، فاصله، ساختار پرداخت (ICM).
ابرداده: فرمت (کش/مسابقات)، مرحله، پرده، ante، قوانین جدول/محدودیت ها.
تمیز کردن و اعتبار سنجی
تقسیم بندی، عادی سازی اندازه (در bb،٪ عرق)، هماهنگ سازی زمان، غربالگری ناهنجاری ها/برخورد.
ناشناس: حذف اطلاعات شخصی، انطباق با قوانین سایت.
2) معیار: GTO و حل کننده به عنوان «حاکم»
حل کننده ها/CFR: ایجاد یک استراتژی تعادل تقریبی (ترکیبی از فرکانس ها)، بهره برداری و پشیمانی را در نظر بگیرید.
انتزاع: کلاس های هیئت مدیره، درختان خفاش، اندازه فشرده سازی به طوری که مشکل قابل حل است.
مقایسه: بازیکن برتر = GTO ± انحراف. جایی که یک محیط به علاوه وجود دارد، بهترین عمدا از «نظریه خالص» به سوء استفاده در برابر میدان حرکت می کند.
نتیجه گیری: هوش مصنوعی خطوط تصمیم گیری واقعی را با خطوط تعادل مقایسه می کند و تفاوت های «سیستمیک» را یادداشت می کند - معمولاً مهارت وجود دارد.
3) چگونه AI «حدس می زند» در طراحی: سه رویکرد
1. یادگیری تقلید (کلون رفتاری)
مدل یاد می گیرد که انتخاب بازیکن برتر را با توجه به وضعیت جدول تکرار کند. معیارها: دقت توسط کلاس عمل، MAE با اندازه، کالیبراسیون احتمال.
2. یادگیری تقویتی معکوس (IRL)
به جای کپی کردن اقدامات، ما تابع ارزش را بازیابی می کنیم: آنچه که بازیکن به حداکثر می رساند (EV، نرخ ریسک، ICM-equity، فشار بر محدوده). نتیجه یک نقشه مقیاس «پاداش» در موقعیت های مختلف است.
3. مدلسازی حریف بیزی/راهزنان متنی
مدل معتقد است که بازیکن برتر سیاست را برای حریف و مرحله تغییر می دهد. مشخصات بیرون می آید: در برابر موضوع - یک چیز، در برابر کشاورزی - دیگر ؛ حباب - سوم
4) توضیح پذیری: چرا تصمیم «درست» است
SHAP/IG برای مدل های جدول و ترانسفورماتور: سهم ویژگی ها (موقعیت، SPR، رتبه/مناسب، روابط پشته) به یک تماس/شرط خاص.
ماتریس توجه: مدل «در هنگام جمع آوری خطوط» نگاه کرد ؛ مفید در توزیع چند خیابان.
ضد و نقیض: «چه می شود اگر» - تغییر اندازه/موقعیت/زمان بندی و نگاه زمانی که پیش بینی آشکار می شود.
عدم قطعیت کالیبراسیون: ما قطع «بی معنی اعتماد به نفس» - که در آن داده های کمی وجود دارد، مدل صادقانه پرچم عدم اطمینان را افزایش می دهد.
5) الگوهایی که AI در بالای صفحه برجسته می کند (پوکر)
اندازه به عنوان یک زبان هدف: تقسیم کمتر در میان آماتورها ؛ تاپس به طور انعطاف پذیری عرق 25/33/50/75/125٪ را در طول ساختار هیئت مدیره مخلوط می کند.
انحراف هدفمند از GTO: تهاجمی تر از C-شرط در هیئت مدیره کم هماهنگ در برابر یک میدان منفعل ؛ 3-بتا گسترده تر در برابر پرده های شل.
نظم و انضباط ICM: در حباب/نهایی، بهترین فشار نقاط تماس و توزیع مجدد تجاوز به خطوط «خرد کردن».
زمان بندی و سرعت: فواصل تصمیم گیری پایدار در نقاط «ساده» و مکث عمدی در مکان های گره - نشانگرهای کنترل، تصادفی نیست.
6) موارد خارج از پوکر
شرط بندی ورزشی
ویژگی ها: خطوط بازار در زمان، نقدینگی، حاشیه، رویدادهای درون بازی.
مدل ها: علی (بالا بردن) - برای جدا کردن «مهارت» بازیکن از «شانس» و رانش خط ؛ راهزنان - زمانی که «چقدر» و «زمانی» برای قرار دادن کمتر/نه در همه.
نتیجه گیری: هوش مصنوعی نشان می دهد مدیریت ریسک، نه «سیگنال های مخفی»: بهترین توقف زمانی که واریانس رشد می کند و نه «گرفتن».
بازی های زنده/بزور و با تهدید
هوش مصنوعی، انضباط و انحرافات را ارزیابی می کند، نه «خواندن»: پایبندی شدید به استراتژی اساسی، انحرافات صحیح (طبق قوانین جدول)، کنترل بتا در پایین آمدن.
اسلات ها
فقط تجزیه و تحلیل رفتار و محتوا: فرکانس «قله»، مدت زمان پنجره های «خشک»، انطباق با SSL/SW/مکث. AI نمی تواند «شانس» را در بازی های RNG افزایش دهد ؛ فقط می تواند خطاهای رفتاری را کاهش دهد و به ویرایش کلیپ ها کمک کند.
7) تجزیه معیارهای کیفیت
بهره برداری/AVG پشیمانی (در مقابل GTO) - چگونه آسیب پذیر استراتژی است.
Δ EV: افزایش/از دست دادن خط EV بازیکن برتر نسبت به استاندارد در زمینه زمینه.
Precision @ TopK spots: آیا ما گران ترین راه حل ها را می شناسیم ؟
کالیبراسیون: احتمالات پیش بینی شده با فرکانس مطابقت دارد.
ریسک و نظم و انضباط: نرخ انطباق SSL/SW، نرخ متوسط/اوج بانکی، شیب تغییر نقطه.
8) مینی خط لوله برای فرمان (بدون کد)
1. Collection: hands/video → parsing → synchronization of timecodes مشارکتکنندگان ویکیپدیا.
2. عادی سازی: ویژگی ها (موقعیت، SPR، بافت هیئت مدیره، پشته)، برچسب ها (مرحله، ICM).
3. استاندارد: نقطه کلیدی از طریق حل کننده → پایه فرکانس GTO اجرا می شود.
4. آموزش: تقلید (خطوط بالا) + IRL (ارزش ها) + مدل bayes از مخالفان.
5. اعتبار سنجی: نگه داشتن از سری جدید/رقبا ؛ بررسی کالیبراسیون
6. گزارش ها: نقاط با بالاترین Δ EV، انحراف «قرمز»، مخلوط پیشنهاد و اندازه، کلیپ با توضیحات.
9) گزارش های قابل توضیح: آنچه در آن به نظر می رسد برای یک فرد
کارت نقطه: "BTN در مقابل BB، SPR 3، T73 هیئت مدیره ؛ بازیکن برتر: شرط 33٪ ؛ GTO مخلوط: 33٪ (60٪ )/چک (40٪) ؛ Δ EV + 0 12 bb در مقابل میدان ؛ چرا: BB در این بافت ها غلبه می کند"
نمودار مخلوط: که در آن به افزایش 3 شرط/چک بالا بردن, که در آن به قطع یک بشکه.
ICM map: مناطقی برای فشردن تماسها و افزایش فشار
خطرات/نظم و انضباط: "دو تغییر نقطه در هر جلسه، بیش از اندازه برنامه ریزی شده × 1. 7 - قانون اوج را تنظیم کنید"
10) اخلاق و خطوط قرمز
هیچ توصیه ای برای دور زدن geo/KYC/VPN یا قوانین سایت وجود ندارد.
بدون «تضمین پیروزی»، «سیگنال» و «پیچ و تاب».
در اسلات - ممنوعیت توهم نفوذ در RNG: تنها تجزیه و تحلیل رفتار و مسئولیت.
حریم خصوصی: ناشناس سازی، به حداقل رساندن داده ها، ذخیره سازی سیاست.
11) قالب های تمرین سریع
قالب خلاصه جلسه بازیکن طرفدار (صفحه 1)
5 نقطه بالا توسط Δ EV ؛ جایی که انحراف از GTO به طور معناداری مثبت است.
3 آسیب پذیری بالا (↑ بهره برداری): بشکه بیش از حد، تماس های باریک، زیر 3 بتا.
نظم و انضباط: انطباق SSL/SW، نرخ اوج، شکستن.
طرح: 2 تمرین در هیئت مدیره کم هماهنگ، 1 - ICM در حباب.
الگوی «تجزیه کلیپ» (60-90 ثانیه)
زمینه (موقعیت/پشته/SPR) → چه بالا → چه حل کننده گفت → چرا انحراف در برابر این حریف درست است → چه نقطه می آموزد.
12) خطاهای فرمان معمولی
آنها «کپی» و «درک» را اشتباه می گیرند: بدون IRL و توضیح، کلون ها بدون قصد به دست می آیند.
دست کم گرفتن زمینه: استراتژی است به علاوه در مقابل GTO، اما منهای در مقابل فرکانس های خاص از مخالفان.
نادیده گرفتن واریانس: نتیجه گیری در یک نمونه کوچک نادرست است. ما به فواصل اطمینان و عدم اطمینان صادقانه نیاز داریم.
تمرکز بر «نشان می دهد» به جای خطر: تجزیه و تحلیل بدون پارتیشن SSL/SW - مسیر به شیب.
هوش مصنوعی «تجزیه و تحلیل» استراتژی های بازیکنان برتر، مقایسه خطوط خود را با تئوری و زمینه زمینه، بازگرداندن اهداف پنهان تصمیم گیری و توضیح اینکه کدام انحراف پول و کدام آسیب پذیری را نشان می دهد. ارزش در اینجا در افسانه نیست «ماشین به شما می آموزد که همه را ضرب و شتم»، اما در وضوح: جایی که طرح شما قوی است، جایی که آن نشت می کند و چگونه نظم و انضباط خطر را کاهش می دهد. هرچه معیارها شفاف تر باشد، استراتژی بالغ تر است - و هرچه بیشتر در بازی بمانید.