Aplicação do algoritmo Naive Bayes para estimar decisões em um torneio de poker online

• Autor(a) principal: Teles, Bruno de Lima
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/11449/252316
• topic: Poker; Aprendizagem estatística; Aprendizagem de máquina; Naive Bayes; Decisão; Probabilidade; Teorema de Bayes; Modelo de classificação; Métodos de reamostragem; Statistical learning; Machine learning; Decision; Probability; Bayes theorem; Classification model; Resampling methods

Padrões. Por toda história o ser humano é apaixonado em buscar padrões e correlações que procurem explicar a natureza, o mundo e o universo. E não é diferente nos dias atuais. Quando há uma identificação de um padrão no meio esportivo, automaticamente há uma vantagem competitiva. Até que ponto nossas decisões em um esporte podem ser previstas? É possível um modelo de aprendizagem estatística identificar padrões estratégicos e comportamentais dos jogadores em um torneio de Poker online sem a informação das cartas em jogo? Entende-se que o Poker não é um jogo de azar devido a suas inúmeras possibilidades de estratégias. Há uma vasta literatura que nos apresenta diversas formas lucrativas de se competir em um torneio de Poker, estudos que contribuíram para que, em 2010, o jogo fosse considerado um esporte mental. Um jogador experiente não toma decisões apenas baseando-se em suas cartas e nas cartas da mesa, o Poker é mais complexo do que apostar quando temos cartas boas e desistir quando não as temos. Aliando o conhecimento do esporte que temos hoje com um poderoso algoritmo de aprendizagem estatística chamado Naive Bayes, trabalharemos em estimar com a maior assertividade possível as decisões de um jogador de Poker sem a informação das cartas em jogo. O quão previsível pode ser um jogador para conseguir ser decifrado por um modelo estatístico?