1. IA en el Póker Online
Presentación Media
Raúl Martínez Fernández
Antonio Díaz Ponce
Javier García-Cuerva Velasco
La Inteligencia Artificial en las Organizaciones 2009-2010

2. Índice
• Obtención de datos
• Estudio de los datos
• Procesado de los datos
• Técnicas de selección de atributos (Weka)
• Clasificadores probados (Weka)
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3. Obtención de los datos
Dificultades
• No queríamos pagar por los datos, así que:
• Petición en Blogs
• Contactando con los responsables de 3
webs
• Foro
• Críticas: trampas, bots,…
• Rechazo: la gente paga por esas manos
• Escepticismo: no lo conseguiríamos
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4. Obtención de los datos
Fuente de los datos
101
BBDD
Ficheros xml
Sitios Póker Jugadores
Online Profesionales
100.000 manos de Texas Hold’em NL
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5. Estudio de los datos
Análisis de los ficheros xml
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
jugadores
Gran dificultad añadida: atributos no triviales (postgreSQL)
En showdwn suele haber 2 jugadores (o más)
Doble de manos
Finalmente tenemos 10710 manos
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6. Procesado de los datos
Extracción de información
• Programa en Java:
• Leer todos los ficheros
• Extraer los patrones
• Extraer los atributos
• Clases a utilizar
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7. Procesado de los datos
Extracción de atributos
• CiegaPequena • PosicionJugador2 •Números Reales
• CiegaGrande • FichasJugador2
• Hora • PosicionJugador1
• Minuto • FichasJugador1
• Añadir atributo para
• JugadoresTotales • PaloCarta1
• ValorCarta1
indicar la posición del
• PosicionJugador6
• PaloCarta2 jugador al que
• FichasJugador6
• PosicionJugador5 • ValorCarta2 pertenece el patrón?
• FichasJugador5 • Suited
• PosicionJugador4 • ValorSubida1
• ValorSubida2
• FichasJugador4
• ValorSubida3
• PosicionJugador3
• ValorSubida4
• FichasJugador3
• ValorSubida5
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8. Procesado de los datos
Extracción de clases
• 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
• 2: Apuesta entre $2.5 y $5 4193 patrones
• 3: Apuesta superior a $5 1596 patrones
Patrones.arff
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9. Procesado de los datos
Valores de los atributos para nuestros datos
Ciega Ciega Nº Jugador 6ª Stack 6º
Pequeña Grande Hora Minuto Jugadores posición 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 …
Palo Valor Palo Valor Subida Subida Subida Subida Subida
Carta Carta Carta Carta Suited nº 1 nº 2 nº 3 nº 4 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
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10. Técnicas de selección de
atributos
Weka
Evaluador de atributos: Evaluador de atributos: ChiSquared
CfsSubsetEval
Método de búsqueda: Ranker
Método de búsqueda: BestFirst • ValorSubida1
• ValorCarta1 • ValorSubida2
• ValorCarta2 • ValorSubida3
• ValorCarta2
• ValorSubida1 • ValorCarta1
• ValorSubida2 • ValorSubida4
• ValorSubida3 • ValorSubida5
• Suited
• ValorSubida4
• JugadoresTotales
• ValorSubida5 • FichasJugador6
• PosicionJugador6
• FichasJugador5
•Pocas Pruebas
• PosicionJugador5
•Seleccionaremos otros estadísticos • FichasJugador4
• PosicionJugador4
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11. Clasificadores probados
Weka
70% de Train y 30% de Test
Multilayer Porcentaje de Error
Perceptron Capas Ocultas Porcentaje Aciertos Fallos cuadrático
1 43.6975 % 56.3025 % 98.2544 %
2 45.4093 % 54.5907 % 97.7409 %
3 46.0317 % 53.9683 % 96.7809 %
J48 47.8369 % 52.1631 % 110.109 %
•Pocas Pruebas
•Batería de Pruebas (Experimenter)
•Validación Cruzada
•Selección de Atributos
•Nuevos Atributos
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12. PREGUNTAS?
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