Análisis del poker online

Parece interesante. Cuando tenga un ratito le echo un vistazo al blog.



Suerte!

LonebaParece interesante. Cuando tenga un ratito le echo un vistazo al blog.



Suerte!

Gracias! :=)

Se viene una nueva camada de bots super inteligentes? 😫D

Suerte en el proyecto y me estoy pasando también 😄

Saludos!

Elbeto8Se viene una nueva camada de bots super inteligentes? 😫D

Suerte en el proyecto y me estoy pasando también 😄

Saludos!

Un bot no es el objetivo que persigo. Más bien un programa que analice y estudie situaciones, que pula defectos...

Los bots para los conspiranoicos 😉

Pero eso no lo hace ya el Holdem Manager y aparte varias empresas tienen millones de manos datamineadas? No termino de entenderlo :S

rafull8Pero eso no lo hace ya el Holdem Manager y aparte varias empresas tienen millones de manos datamineadas? No termino de entenderlo :S

+1, pero parece algo interesante...

Lo mejor que podrías hacer con esto es terminar con el mito de las que las salas están rigged. Ver si se cumple por ejemplo la probabilidad de flop monocolor, probabilidad de que en mesa de 9 dos personas tengan AA y KK al mismo tiempo, etc.

Home Jesus, tu per aquestes contrades!!

Estaba llegint el teu post i al final he vist el teu nom i he flipat..

Ja em passaré a veure que tal el teu bloc, encara que em sembla que se m'escapaen una mica alguns conceptes 😉.

Salut.

Per cert, sóc el David, amic de l'edu.

rafull8Pero eso no lo hace ya el Holdem Manager y aparte varias empresas tienen millones de manos datamineadas? No termino de entenderlo :S

Como bien dice en su blog el datamining de verdad (no como se usa en el poker) no consistiría sólo en recoger los datos como hacen las empresas que mencionas sino en extraer información subyacente en los mismos.

Creo que entre 4 o 5 nos podriamos juntar y poner 100 euros o asi cada uno...

Te compramos el programa por 500 euros, eso si, primero que esté acabado y requeteacabado, testeado, garantizado, que nos devuelvas el dinero si acabamos palmando y con soporte tecnico gratuito de por vida, con actualizaciones gratis tambien... of course...

Estirandonos mucho llegariamos a los 600 €... lo puedes tener para mañana?

rafull, llamarle datamining a lo que hace el holdem manager, es como llamar cocina a preparar un café :P

Elbeto8rafull, llamarle datamining a lo que hace el holdem manager, es como llamar cocina a preparar un café :P

Y quién llamo datamining a lo que hace el hm? Yo dije que para analizar el juego ya está el HM y para dataminear ya hay muchas empresas que se dedican a vender paquetes de manos datamineadas...

rafull8Y quién llamo datamining a lo que hace el hm? Yo dije que para analizar el juego ya está el HM y para dataminear ya hay muchas empresas que se dedican a vender paquetes de manos datamineadas...

Rafull85 si por Dataminear entiendes la recolección de datos estás en lo cierto. Hay muchas empresas que se dedican a ella, és más: serán la base de nuestro estudio.

Hay dos herramientas básicas en los que sustentar el Data Mining. Las empresas que trackean los datos (HHdealer y demás) y el Holdem Manager (que los organiza en una base de datos estructurada y te da una in terficie gráfica para acceder a ellos). Lo que tu como usuario haces con el Holdem Manager se puede considerar Data Mining "casero o estático", es decir extraes conocimiento de los datos para así mejorar tu juego. Lo que pretendo yo es hacer lo mismo pero usando Inteligencia Artificial (algoritmos de clustering, reglas de asociación, lógica difusa...).

En muchos cursos sobre minería de datos se cuenta una bonita historia sobre una gran cadena estadounidense de supermercados, Wal-Mart, que realizó a finales de los años 90 un análisis de los hábitos de compra de sus clientes.

Sorprendentemente, descubrieron una correlación estadísticamente significativa entre las compras de pañales y cerveza: los viernes por la tarde, los hombres entre 25 y 35 años que compraban cerveza también compraban pañales.

Después de un análisis detallado, este resultado se explica de forma bastante curiosa. Como los pañales son bastante voluminosos, las mujeres habitualmente mandaban a sus maridos a comprarlos. Los maridos y padres, jóvenes entre 25 y 35 años (rango medio de edad para tener niños tan pequeños), solían ir a la compra los viernes, algo reticentes, en el último momento posible. Estos pobres padres, con una vida social no demasiado boyante, a la vez que compraban pañales para sus bebés, aprovechaban para comprar cerveza, ya que no podrían salir a tomarlas al pub.

También se cuenta que Wal-Mart utilizó este resultado para reubicar estos productos en lugares estratégicamente dispuestos: pusieron la cerveza cerca de los pañales. El resultado fue que los padres que habitualmente compraban cerveza después compraron todavía más, al estar tan cómodamente situada. Además, los que antes no compraban cerveza, empezaron a hacerlo al estar tan a mano, justo al lado a los pañales. Así, las ventas de cerveza tuvieron un aumento espectacular.

Este es un buen ejemplo de los beneficios que puede aportar la Minería de Datos y, en particular, el análisis de la cesta de la compra (market basket analysis).

Es un buen jemplo para entender los usos del data mining aunque seguramente sea una leyenda urbana 😉

En la sección About del blog intento explicar un poco mejor como intentaré abordar en una primera aproximación el problema (tened en cuenta que está todo muy en fase pañales 😉

Von SelteHome Jesus, tu per aquestes contrades!!

Estaba llegint el teu post i al final he vist el teu nom i he flipat..

Ja em passaré a veure que tal el teu bloc, encara que em sembla que se m'escapaen una mica alguns conceptes 😉.

Salut.

Per cert, sóc el David, amic de l'edu.

Huolas 😉

Me parece una iniciativa interesantísima Jesús. Si necesitas cualquier cosa aquí estamos para ayudar 😉.

Von SelteHome Jesus, tu per aquestes contrades!!

Estaba llegint el teu post i al final he vist el teu nom i he flipat..

Ja em passaré a veure que tal el teu bloc, encara que em sembla que se m'escapaen una mica alguns conceptes 😉.



Salut.



Per cert, sóc el David, amic de l'edu.

+1

He estado mirando el blog y me parece muy interesante aunque no entiendo la mitad de cosas XD

Loneba

Foro público.

Muchas gracias. Sin vuestra ayuda sería literalmente imposible ni siquiera haber tenido la ida de hacer algo semejante 😄

Loneba+1



He estado mirando el blog y me parece muy interesante aunque no entiendo la mitad de cosas XD

La idea es ir poniendo posts que expliquen los conceptos de Inteligencia Artificial que irán surgiendo, así de paso aprendo yo también que no soy ningún Gurú (simplemente un estudiante con ganas de aprender).

Imagino que casi todas las visitas del blog serán de gente más relacionada con el Poker que con la IA así que espero poder aprovecharme de vuestros conocimientos para enfocar mucho mejor el problema y que entre todos consigamos llevar el proyecto a buen puerto.

rafull8Y quién llamo datamining a lo que hace el hm? Yo dije que para analizar el juego ya está el HM y para dataminear ya hay muchas empresas que se dedican a vender paquetes de manos datamineadas...

me refería que el datamining ciertamente es una ciencia muy compleja y que el que puedas hacer con el HM o el paquete de manos que te vendan, es incomparable a lo que puedas hacer con estudios de minería de datos

Si hiciera datamining a una DB gigantesca, lo 1º que haría es buscar patrones de apuestas de los rivales.

KlaudioSi hiciera datamining a una DB gigantesca, lo 1º que haría es buscar patrones de apuestas de los rivales.

Esa esala idea a largo plazo. Para conseguir eso primero tienes que conseguir caracterizar cada perfil de jugador muy detalladamente. Una de las ventajas de la clusterización es que si por ejemplo pones como atributo dentro de tu data set el Fold CBet, el algoritmo de clustering te agrupa los perfiles de jugadores segun este atributo (entre muchos otros) e idealmente poder llegar a conclusiones del tipo: el perfil X25 (por decir algo) hace con un 88% de certeza Fold al CBet del perfil X12 cuando no tiene posición.

Me gustaria agruparlos segun sus cbets, por ejemplo stats con cbet 1/2 pot, stats con cbet 1, etc .. Me imagino que es la manera más cercana a "leer la mente", pero se necesitaría mucha precisión y muchas manos. Mi DB pesa 160 GB :P

KlaudioMe gustaria agruparlos segun sus cbets, por ejemplo stats con cbet 1/2 pot, stats con cbet 1, etc .. Me imagino que es la manera más cercana a "leer la mente", pero se necesitaría mucha precisión y muchas manos. Mi DB pesa 160 GB :P

Seria un muy buen comienzo para hacer una prueba piloto agrupando sólo por CBet y definiendo qué valores interesan para las reglas de asociación. Si quieres servir de conejillo de indias ya sabes 😉

tendrias que conectarte a mi DB :D

Klaudiotendrias que conectarte a mi DB :D

Con tu permiso claro xD

Hablando en serio. Mi idea es comprar muchas manos de un nivel relativamente medio (NL50 o NlL100) y hacer mis estudios ahí. Pero de momento tiraré con bbdd locales y prestadas (que ya me he gastado un buen pico con el HM) y cuando vea que el estudio tira adelante no tendré problemas en gastar más comprando BBDD a empresas como HHDealer y demás.

Alguién puede explicar todo esto para los que somos incompetentetes en informática? Es que no termino de entender la idea, me he leído parte del blog pero no entiendo nada.

Graciass

rafull8Alguién puede explicar todo esto para los que somos incompetentetes en informática? Es que no termino de entender la idea, me he leído parte del blog pero no entiendo nada.

Graciass

En la sección about del blog hay una mini explicación.

En los siguientes posts intentaré centrarme mucho en la parte informática del asunto para así intentar dejarlo todo más claro. Ya informaré de las actualizaciones aquí =)

oksCon tu permiso claro xD

Hablando en serio. Mi idea es comprar muchas manos de un nivel relativamente medio (NL50 o NlL100) y hacer mis estudios ahí. Pero de momento tiraré con bbdd locales y prestadas (que ya me he gastado un buen pico con el HM) y cuando vea que el estudio tira adelante no tendré problemas en gastar más comprando BBDD a empresas como HHDealer y demás.

Klaudio

En http://jesusnubiola.com tienes varios modos de contactarme (incluido el mail claro: occisor at gmail.com para el msn).

Me iria perfecto una buena DB para ir practicando ya que la mia es de apenas 30mil manos y en limit.

Dios no creía que crearía tanta expectación el post. Ahora tendré que ponerme las pilas para hacer algo decente xD

Gracias de verdad

ya vi tu blog, por eso pienso que sabes realmente del tema

rafull8Alguién puede explicar todo esto para los que somos incompetentetes en informática? Es que no termino de entender la idea, me he leído parte del blog pero no entiendo nada.

básicamente se trata de procesar automáticamente los datos recopilados para ver si se pueden observar relaciones entre estadísticas (aplicando ciertas lógicas) que analizándolas de forma manual no se hubieran detectado.

Si te es más cómodo te puedo mandar algún paquete de 100K manos o así de NL100 o NL50 para que las cargues tú en tú DB para practicar.

spainfulbásicamente se trata de procesar automáticamente los datos recopilados para ver si se pueden observar relaciones entre estadísticas (aplicando ciertas lógicas) que analizándolas de forma manual no se hubieran detectado.

Ok, thanks!

LonebaSi te es más cómodo te puedo mandar algún paquete de 100K manos o así de NL100 o NL50 para que las cargues tú en tú DB para practicar.

Me iría cojonudo 😄

Estoy pensando que haré una web en php para todo aquel que quiera subir algo de su DB pueda hacerlo y así podré practicar sin tener que comprar grandes bases de datos. Por el momento no lo hago porque primero quiero hacer una especie de prueba piloto para hacer un clasificador de jugadores.

Cuando consiga hacer una primera agrupación de jugadores (primer hito) no manual (es decir con algoritmos de clustering) lo colgaré en la web y a partir de ahí intentaré replicar los resultados conmayores DB y a ver que voy consiguiendo.

oksMe iría cojonudo 😄



Estoy pensando que haré una web en php para todo aquel que quiera subir algo de su DB pueda hacerlo y así podré practicar sin tener que comprar grandes bases de datos. Por el momento no lo hago porque primero quiero hacer una especie de prueba piloto para hacer un clasificador de jugadores.



Cuando consiga hacer una primera agrupación de jugadores (primer hito) no manual (es decir con algoritmos de clustering) lo colgaré en la web y a partir de ahí intentaré replicar los resultados conmayores DB y a ver que voy consiguiendo.



Pues te las mando, no hay problema. Lo único que se me ha olvidado comentarte que todo lo que tengo es de Short Handed, no sé si te irá bien...

oks...También se cuenta que Wal-Mart utilizó este resultado para reubicar estos productos en lugares estratégicamente dispuestos: pusieron la cerveza cerca de los pañales. El resultado fue que los padres que habitualmente compraban cerveza después compraron todavía más, al estar tan cómodamente situada. Además, los que antes no compraban cerveza, empezaron a hacerlo al estar tan a mano, justo al lado a los pañales....



y ademas los que compraban cerveza y se cagaban encima cuando se pasaban de rosca empesaron a comprar pañales xD



pd: ta muy serio el tema :D

Hola oksi, me gusta tu proyecto,

Solo queria decirte q tengo una burrada de manos de pokerstars y no se como podria facilitartelas.

animo!!

Muchas gracias.

Estoy preparando una web para que todo aquel que quiera subir manos lo pueda hacer cómodamente. Asimismo estoy preparando una serie de artículos más enfocados a la parte de inteligencia artificial y definiendo unos primeros hitos/objetivos que pretendo conseguir a medio plazo, para así apuntar mejor en qué dirección nos movemos.

Muchas gracias por tu interés y espero poderos compensar en un futuro con posts más ricos en contenido. No dudo que me surgirán muchas dudas (sobretodo pokeriles) que confío que la comunidad hará lo posible por resolver.

Un saludo y estamos en contacto 😉

Oye comecocos(desde el cariño), en mi ignorancia me piedo en tu blog.



Pero me parece novedosa, interesante y puede que hasta le saques punta al tema. A mi particularmente hasta que no me expliques en lenguaje para tontos los resultados y beneficios de tu experimento me quedo con el valor practico de las cervezas y pañales.



Yo desde que juego fumo más, consumo porno y como más cacahuetes, por si te da por hacer un estudio al respecto, quizas alguna empresa de frutos secos vea a bien poner publicidad en PokerStars. Lo de agrupar por nacionalidades estilos y habitos de apuestas tambien estaria bien.



Bueno.. te iré siguiendo, los domingos y martes, por si quieres hacer un patron.😉



Un Saludo.

Jajaja ok Mini. Apuntado. Una de eagles pal monstruo.

Por cierto, acabo de crear la web en un pis pas.

Si quieres subir lo que sea: Upload de manos

Un saludo!

He publicado un nuevo post. Espero que os resulte interesante y vuestro feedback😄

Análisis de Poker Online

Wow, me estoy mirando un poco tú trabajo y me dejas :eek:. Si encima entendiera algo ya sería la hostia!!



Vaya currada te estás pegando!! Gracias por compartirlo 😉

Está bastante interesante todo esto ^^ Si te interesa puedo subirte algunas manos pero las que tengo son de nivel bajo

PD: Eres de la FIB?

oksHe publicado un nuevo post. Espero que os resulte interesante y vuestro feedback😄

Análisis de Poker Online

genial. Mañana intentaré echarle un ojo y comento. Si necesitáis ayuda sobre cualquier cosa lo decís por aquí...

parece una tesis, supongo que es para eso.

Un compañero creo que trabajo en su tesis con WEKA.

interesantisimo, instarep

Hola Oksi, un trabajo muy interesante el que estás haciendo. Instarepu para ti!!! Hace un tiempo estube pensando en embarcarme en algo parecido. Pero lo vi imposible por muchos motivos (no que no se pueda hacer, claro).



Cuando yo me planteé el proyecto, las direcciones a tomar eran algo diferentes (te las comento por si puede servirte).



El hecho de realizar una segmentación libre con una base de datos tan enorme puede dar como resultado unos clusters "perfectos" a nivel de homogeneidad interna y heterogeneidad externa pero no ser operativos ni interpretables a nivel práctico. A veces hay que sacrificar un poco de pureza matemática por un poco de practicidad (efectivamente, me muevo en el ámbito del marketing 😉



Yo me planteé el estudio, de forma bastante menos ambiciosa, de la siguiente manera:

- Agregar la bdd de forma que tenga un registro por jugador y unos resultados medios de las variables que considere de interés.

- Segmentar los players según tramos de win rate (Grandes perdedores, perdedores, even, ganadores, grandes ganadores).

- Realizar un análisis factorial para ver que variables y valores son los que discriminan más entre cada grupo.

- Tambien tenia curiosidad por saber el winrate medio de los grandes perfiles de jugadores (TAG, LAG, MANIACO, ROCA, ...).



En fin, gran trabajo y estaremos atentos a nuevas entregas 😉

Yo creo que debe de tener cientas de millones de manos y solo analizar gente con mas de 50000 manos como minimo, para que la varianza no afecte tanto los resultados. Aunque es dificil hallar fishes con tantas manos, ya que pierden su dinero antes xD