Strategi Yang DiSiapkan Untuk Permainan FINAL

Strategi Yang DiSiapkan Untuk Permainan FINAL

Strategi Yang DiSiapkan Untuk Permainan FINAL – Ungkapan “Counterfactual Regret Minimization” mungkin terdengar terlalu rumit untuk dimasukkan ke dalam diskusi tentang strategi poker. (Memang, mungkin memang begitu.) Namun untungnya konsep yang menjadi acuannya dapat dijelaskan lebih sederhana, dan pada kenyataannya mungkin terbukti sangat berguna bagi mereka yang berjuang untuk bermain poker secara menguntungkan dan bahkan untuk para pemain yang sudah sukses.

Counterfactual Regret Minimization atau “CRM” mengacu pada algoritma yang digunakan oleh jaringan saraf untuk melatih bermain poker sempurna. Strategi Yang DiSiapkan Untuk Permainan FINAL Ini memiliki kemiripan yang mencolok dengan strategi heuristik (yaitu, berdasarkan pengalaman) yang digunakan pemain manusia ketika mereka mencoba untuk belajar poker dengan bermain. Situs Bandar Ceme

Strategi Yang DiSiapkan Untuk Permainan FINAL

Ketika memenangkan pro poker ditanya bagaimana mereka berhasil secara konsisten berhasil, jawaban mereka biasanya datang dalam dua varietas yang mengacu pada dua sistem pembelajaran yang berbeda: heuristik dan analitis.

Mereka yang melompat tepat di meja poker dan belajar permainan dengan trial and error mengadopsi pendekatan heuristik. Sementara itu, mereka yang lebih suka menganalisis mekanika permainan dan menerapkan secara ketat prinsip-prinsip matematisnya di meja, terlepas dari apa yang “intuisi” mereka mungkin berbisik di telinga mereka, mengambil pendekatan analitis. Situs Bandar Ceme Terbaik

Tentunya, sebagian besar pemain berprestasi akan menggunakan kedua metode pembelajaran tersebut. Yang mengatakan, sebagian besar pro poker – terutama anak-anak sekolah tua dan penggiling hidup – lebih suka belajar heuristik dengan memainkan volume tinggi dan dengan demikian mengembangkan strategi intuitif yang benar, yang banyak dari mereka bahkan tidak dapat menjelaskan dengan kata-kata mereka sendiri. Situs Bandar Ceme Terpercaya

Ketika datang ke pembelajaran berbasis pengalaman, sistem TI memiliki tangan yang sangat besar atas manusia. Mereka dapat memperoleh dalam hitungan menit pengalaman bahwa seorang pemain manusia tidak akan berhasil menumpuk dalam seumur hidup. Jenis yang tepat dari kekerasan dipekerjakan oleh para peneliti di University of Alberta di Kanada pada tahun 2007 sementara mengejar tujuan untuk mengajarkan kecerdasan buatan (AI) mesin untuk menghancurkan di poker sementara berjalan pada superkomputer mampu memecahkan quadrillions dari kalkulasi per detik .

Mesin memiliki tugas yang secara teori dasar untuk dilakukan: bermain poker melawan dirinya sendiri sampai menguasai permainan untuk kesempurnaan. Awal benar-benar membosankan, karena AI dimulai dengan “tombol klik” secara acak – untuk memeriksa, melipat, memanggil, bertaruh, atau menaikkan, dan untuk bekerja melalui seluruh kisaran kemungkinan ukuran taruhan. Dengan kata lain, untuk melaksanakan semua tindakan yang mungkin pada suatu momen tertentu di tangan.