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Estado del arte

April 15th, 2009

Buscando entre diferentes papers y demás he encontrado uno bastante interesante de la universidad Umea de Suecia, concretamente del departamento de ciencias de la computación.

Su objetivo es ganar experiencia en data mining usando distintas técnicas y herramientas junto con largas bases de datos. Es decir, persiguen un objetivo muy similar al nuestro. Antes de seguir, un inciso.

En el mundo del Poker es muy común usar el término “Data Mining” como sustituto de “recolección de datos”. Desde mi punto de vista es incorrecto. Aquí en el blog usaremos el término para hacer referencia a la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos.

Una vez aclarado el correcto uso de Data Mining debo decir que el paper es interesante ya que es una primera aproximación al problema de abordar la tarea de extraer conocimiento de las bases de datos, pero las conclusiones a las que llega son muy triviales y algo obsoletas (está escrito en 2005). Eran tiempos del Poker Tracker 2 y usan una base de datos de 170.000 manos.

vpipaggpaper20052

Como vemos son conclusiones que pueden ayudar a un jugador a determinar qué porcentaje es el adecuado para ver el flop (VPIP) o el nivel de agresividad necesario para ser un jugador ganador. Está claro que éstos datos ya son vox populi en el mundo pokeril y para eso no necesitamos ninguna herramienta de data mining, pero por algo se empieza ;)

Al final los chicos del paper (por lo que deduce de su lectura) se curraron una interfaz web escrita en php que te predecía acciones preflop o en el flop. Por ejemplo: en el preflop te decía las posibles cartas -con probabilidades- que tenía tu rival basándose en las acciones que tú le habías descrito anteriormente (supongo). Pero eso nunca lo sabremos ya que el link que ponen en el paper está roto :(

Resumiendo. Los resultados de este paper muestran que la mejor estrategia es tener un VPIP entre 15-20 y a la vez ser muy agresivo (como bien dicen no han descubierto nada nuevo). La otra parte del proyecto trataba de calcular las probabilidades que un jugador tuviera una mano específica basándose en sus acciones anteriores. Concluyen que es fácil sacar conclusiones de nosotros mismos como jugadores del estilo “cuando hago raise en el flop tengo top pair el 39% de las veces” pero es muy difícil sacar conclusiones fiables de los oponentes con tan pocas manos (nada nuevo tampoco).

Como mencioné anteriormente, el estudio se quedo en una fase muy beta pero es interesante leerse las conclusiones que sacan del mismo para hacernos una idea de lo que nos espera.

Paper disponible aquí: datamining_report

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