Post on 29-Jul-2015
IA en el Póker OnlinePresentación Media
Raúl Martínez FernándezAntonio Díaz PonceJavier García-Cuerva Velasco
La Inteligencia Artificial en las Organizaciones 2009-2010
Índice
• Obtención de datos
• Estudio de los datos
• Procesado de los datos• Procesado de los datos
• Técnicas de selección de atributos (Weka)
• Clasificadores probados (Weka)
La Inteligencia Artificial en las Organizaciones 2009-2010
Obtención de los datos
• No queríamos pagar por los datos, así que:
• Petición en Blogs
• Contactando con los responsables de 3 webs
Dificultades
webs
• Foro
• Críticas: trampas, bots,…
• Rechazo: la gente paga por esas manos
• Escepticismo: no lo conseguiríamos
La Inteligencia Artificial en las Organizaciones 2009-2010
Obtención de los datosFuente de los datos
Sitios Póker Online
101Ficheros xml
BBDD
100.000 manos de Texas Hold’em NLLa Inteligencia Artificial en las Organizaciones 2009-2010
Jugadores Profesionales
Estudio de los datos
Analizamos las manos de los fichero xml
Sólo se mostraban las manos si llegaban al showdown
Pensamos en cambiar de objetivo: clústering del tipo de
Análisis de los ficheros xml
Pensamos en cambiar de objetivo: clústering del tipo de jugadores
Gran dificultad añadida: atributos no triviales (postgreSQL)
En showdwn suele haber 2 jugadores (o más)
Doble de manos
Finalmente tenemos 10710 manos
La Inteligencia Artificial en las Organizaciones 2009-2010
Procesado de los datos
• Programa en Java:
• Leer todos los ficheros
• Extraer los patrones
Extracción de información
• Extraer los patrones
• Extraer los atributos
• Clases a utilizar
La Inteligencia Artificial en las Organizaciones 2009-2010
• CiegaPequena
• CiegaGrande
• Hora
• Minuto
• JugadoresTotales
Procesado de los datosExtracción de atributos
• PosicionJugador2• FichasJugador2• PosicionJugador1• FichasJugador1• PaloCarta1
•Números Reales
• Añadir atributo para indicar la posición del • JugadoresTotales
• PosicionJugador6
• FichasJugador6
• PosicionJugador5
• FichasJugador5
• PosicionJugador4
• FichasJugador4
• PosicionJugador3
• FichasJugador3
La Inteligencia Artificial en las Organizaciones 2009-2010
• ValorCarta1• PaloCarta2• ValorCarta2• Suited• ValorSubida1• ValorSubida2• ValorSubida3• ValorSubida4• ValorSubida5
indicar la posición del jugador al que
pertenece el patrón?
Procesado de los datos
• Clases a utilizar:
• 4 clases {0,1,2,3} � Valores Continuos (Clasificación)
• 0: Apuesta de $0 � 1048 patrones
• 1: Apuesta entre $0 y $2.5 � 3866 patrones
Extracción de clases
• 1: Apuesta entre $0 y $2.5 � 3866 patrones
• 2: Apuesta entre $2.5 y $5 � 4193 patrones
• 3: Apuesta superior a $5 � 1596 patrones
Patrones.arff
La Inteligencia Artificial en las Organizaciones 2009-2010
Procesado de los datosValores de los atributos para nuestros datos
Ciega Pequeña
Ciega Grande Hora Minuto
Nº Jugadores
Jugador 6ª posición
Stack 6º Jugador …
0.5 1.0 0.0 32.0 6.0 6.0 1.0E7 …0.5 1.0 23.0 1.0 6.0 6.0 1.0E7 …0.5 1.0 23.0 1.0 6.0 6.0 1.0E7 …
La Inteligencia Artificial en las Organizaciones 2009-2010
Palo Carta
Valor Carta
Palo Carta
Valor Carta Suited
Subida nº 1
Subida nº 2
Subida nº 3
Subida nº 4
Subida nº 5 Accion
1.0 13.0 2.0 10.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0
2.0 1.0 4.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0
2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 3.0
Técnicas de selección de atributos
Evaluador de atributos: CfsSubsetEval
Método de búsqueda: BestFirst
• ValorCarta1
• ValorCarta2
• ValorSubida1
WekaEvaluador de atributos: ChiSquared
Método de búsqueda: Ranker
• ValorSubida1
• ValorSubida2
• ValorSubida3
• ValorCarta2• ValorSubida1
• ValorSubida2
• ValorSubida3
• ValorSubida4
• ValorSubida5
La Inteligencia Artificial en las Organizaciones 2009-2010
• ValorCarta2
• ValorCarta1
• ValorSubida4
• ValorSubida5
• Suited
• JugadoresTotales
• FichasJugador6
• PosicionJugador6
• FichasJugador5
• PosicionJugador5
• FichasJugador4
• PosicionJugador4
•Pocas Pruebas•Seleccionaremos otros estadísticos
Clasificadores probadosWeka
Multilayer
Perceptron Capas Ocultas Porcentaje AciertosPorcentaje de Fallos
Error cuadrático
1 43.6975 % 56.3025 % 98.2544 %
2 45.4093 % 54.5907 % 97.7409 %
70% de Train y 30% de Test
La Inteligencia Artificial en las Organizaciones 2009-2010
2 45.4093 % 54.5907 % 97.7409 %3 46.0317 % 53.9683 % 96.7809 %
•Pocas Pruebas•Batería de Pruebas (Experimenter)•Validación Cruzada•Selección de Atributos•Nuevos Atributos
J48 47.8369 % 52.1631 % 110.109 %