TREINAMENTO DE UM JOGADOR AUTÔNOMO DE PÔQUER UTILIZANDO APRENDIZAGEM DE MÁQUINA

Abstract

O pôquer jogo tradicional dos cassinos, vem ganhando cada vez mais adeptos, pessoas que estão deixando suas profissões para tornarem-se jogadores profissionais de pôquer, visto que o mercado para a prática desse esporte tem sido bem atrativa, possibilitando participar de campeonatos mundiais e gerando alta rentabilidade, pois as apostas têm sido cada vez mais elevadas, o jogo passou de apenas prática de lazer e jogos clandestinos, para esporte, que está sendo praticado por todo o mundo, tendo diversos campeonatos realizados durante o ano, descobrindo novos competidores e as apostas nessas mesas sempre girando em altos valores. Com a procura do pôquer como fonte de renda para muitos, e a competição tornando-se cada vez mais acirrada, apenas saber jogar o jogo não é suficiente, e os jogadores que levam o assunto cada vez mais a sério, buscam treinar e aprimorarem-se para conquistar a vitória. Durante seus aprimoramentos, eles buscam diversas áreas para que possam auxiliar aos seus jogos. Área como a matemática, com os cálculos de probabilidade, área da psicanálise, para estudar o perfil de seus oponentes, através do comportamento deles durante os jogos, e também para conseguirem disfarçar atitudes durantes os jogos, para seus adversários não perceberem. Toda essa procura de aprimoramento e desenvolvimento de jogadas, não é diferente que busquem apoio à área de tecnologia, e este trabalho visou viabilizar e evidenciar a capacidade de implementar a área de aprendizagem de máquina a jogos como o pôquer, demonstrando que é possível desenvolver e treinar um jogador autônomo, capaz de jogar pôquer e conquistar vitórias. Através de demonstrações narrativas de jogadas, simulando uma mesa de pôquer, com demais oponentes, junto ao treinamento do algoritmo de ensemble learning, apoiado à uma biblioteca do MIT