Как купить Скорость ск Монте-Карло

__________________________

Наши контакты (Telegram):

НАПИСАТЬ НАШЕМУ ОПЕРАТОРУ ▼

>>>🔥✅(ЖМИ СЮДА)✅🔥<<<

__________________________

Проверенный магазин!

Гарантии и Отзывы!

Работаем честно!

__________________________

ВНИМАНИЕ!

⛔ В телеграм переходить по ссылке что выше! В поиске фейки!

__________________________

ВАЖНО!

⛔ Используйте ВПН, если ссылка не открывается или получите сообщение от оператора о блокировке страницы, то это лечится просто - используйте VPN.

__________________________

“Монте-Карло” в беттинге – это метод расчёта вероятности исхода, где учитываются всевозможные факторы, прямо или косвенно влияющие на исход события. Чем больше проанализировано факторов, тем более точными окажутся расчёты. Пример. Перед стартом теннисного турнира букмекер.

Home Учимся выигрывать в блэкджек с методами Монте-Карло. Дата публикации Nov 7, В этой статье вы познакомитесь с логикой, лежащей в основе одного из основополагающих элементов обучения с подкреплением, методов Монте-Карло MC Этот классический подход к проблеме обучения с подкреплением будет продемонстрирован путем нахождения оптимальной политики для упрощенной версии блэкджека. К концу этой статьи я надеюсь, что вы сможете описать и реализовать следующие темы. Полный код можно найти на моем GitHub ,. MC - это очень простой пример свободного обучения на модели, который требует только прошлого опыта. Это достигается путем расчета среднего вознаграждения за выполнение определенного действия A в определенном состоянии S во многих играх. Если вы не знакомы с основами обучения с подкреплением, я бы посоветовал вам быстро ознакомиться с основами, такими как жизненный цикл агента. Моя предыдущая статья проходит через эти понятия и может быть найдена Вот , Также, если вы не знакомы с игрой в блэкджек видео ,. Если вы когда-нибудь серьезно играли в блэкджек или в моем случае видели фильм 21 , то вы, вероятно, слышали об «базовой стратегии». Это просто таблица, содержащая каждую возможную комбинацию состояний в блэкджеке сумму ваших карт и ценность карты, которую показывает дилер , а также наилучшее действие удар, палка, удвоение или разделение в зависимости от вероятности. Это пример политики. В нашем примере игры мы сделаем ее немного проще, и у нас будет только возможность ударить или придерживаться. Кроме того, мы разделим нашу логику состояний на два типа: рука с пригодным для использования тузом и рука без пригодного для использования туза. В блэкджеке туз может иметь значение 1 или Если у нас может быть туз со значением 11 без банкротства, мы называем это «пригодный для использования туз». Это не удивительная политика, но она проста и все равно сможет выиграть в некоторых играх. Теперь давайте скажем, что мы хотим знать значение удержания руки 14, когда дилер показывает 6. Это пример проблемы прогнозирования. Чтобы решить эту проблему, мы будем использовать First Visit Monte Carlo. Этот метод заставляет нашего агента играть в тысячи игр, используя нашу текущую политику. Каждый раз, когда агент выполняет действие A в состоянии S впервые в этой игре, он будет рассчитывать вознаграждение за игру с этого момента. Делая это, мы можем определить, насколько ценно быть в нашем текущем состоянии. Оба эти метода дают схожие результаты. Шаги для реализации First Visit Monte Carlo можно увидеть здесь. Теперь, если вы не привыкли читать эти алгоритмы, это может показаться немного сложным, но на самом деле все довольно просто. Давайте пройдемся по шагам для реализации этого алгоритма. Еще одна вещь, которую я хочу быстро охватить, прежде чем мы перейдем к коду, это идея дисконтированных вознаграждений и значений Q. Идея дисконтированных вознаграждений состоит в том, чтобы расставить приоритеты немедленного вознаграждения над потенциальными будущими вознаграждениями. Так же, как опытные шахматисты, наш агент не просто смотрит на пешку в этом ходу, он смотрит на то, как выиграть 12 ходов. Вот почему при расчете значений действия мы берем совокупное дисконтированное вознаграждение сумму всех вознаграждений после действия , а не только немедленное вознаграждение. Коэффициент дисконтирования - это просто постоянное число, на которое мы умножаем наше вознаграждение на каждом временном шаге. После каждого временного шага мы увеличиваем силу, на которую мы умножаем коэффициент дисконтирования. Это дает больший приоритет немедленным действиям и меньший приоритет, поскольку мы отдаляемся от предпринятых действий. Это дает больший приоритет немедленным действиям и меньший приоритет по мере того, как мы отдаляемся от предпринятых действий. Выбор значения коэффициента дисконтирования зависит от поставленной задачи, но всегда должен быть между 0 и 1. Чем больше коэффициент дисконтирования более высокая важность будущих наград и наоборот для более низкого дисконтного фактора. В целом, коэффициент дисконтирования 0,9 является хорошей отправной точкой. Значения Q относятся к значению выполнения действия A в состоянии S. Мы сохраняем эти значения в таблице или словаре и обновляем их по мере изучения. После заполнения таблицы Q мы всегда будем знать, какое действие предпринять, исходя из текущего состояния, в котором мы находимся. Ниже приведен блокнот Jupyter с кодом для реализации прогнозирования MC. Каждый раздел комментируется и дает более подробную информацию о том, что происходит построчно. Как вы можете видеть, реализация алгоритма прогнозирования невелика, и, основываясь на графиках, приведенных в конце тетради, мы видим, что алгоритм успешно предсказал значения нашей очень простой политики блэкджека. Далее идет контроль. Это более интересная из двух проблем, потому что теперь мы собираемся использовать MC, чтобы изучить оптимальную стратегию игры, а не просто проверять предыдущую политику. Еще раз мы собираемся использовать подход Первого визита к MC. Этот алгоритм выглядит немного сложнее, чем предыдущий алгоритм прогнозирования, но по своей сути он все еще очень прост. Поскольку это немного сложнее, я собираюсь разбить проблему на разделы и объяснить каждый. Это похоже на последний алгоритм за исключением того, что на этот раз у нас есть только 1 словарь для хранения наших значений Q. Это потому, что мы используем новую функцию обновления, мы поговорим об этом позже. Люди учатся, постоянно совершая новые ошибки. Наш агент учится так же. Чтобы выучить лучшую политику, мы хотим, чтобы у нас было хорошее сочетание того, какие хорошие шаги мы выучили, и изучения новых. В этом случае мы будем использовать классическую эпсилон-жадную стратегию, которая работает следующим образом:. На старте эпсилон будет иметь большое значение, означая, что по большей части наилучшее действие будет иметь вероятность. Это почти то же самое, что и наш предыдущий алгоритм, однако вместо того, чтобы выбирать наши действия на основе вероятностей нашей жестко заданной политики, мы будем чередовать случайное действие и наше лучшее действие. Это жадная стратегия эпсилона, которую мы обсуждали ранее. По мере прохождения мы записываем состояние, действие и вознаграждение каждого эпизода для передачи нашей функции обновления. Это важная часть алгоритма. Здесь мы реализуем логику обучения нашего агента. Функция выглядит следующим образом. Все, что мы делаем здесь, это берем наше первоначальное значение Q и добавляем наше обновление. Обновление состоит из совокупного вознаграждения за эпизод G и вычитания старого значения Q. Затем все это умножается на альфа. В этом случае альфа действует как скорость обучения. Большая скорость обучения будет означать, что мы делаем улучшения быстро, но есть риск внесения слишком больших изменений. Хотя первоначально он будет быстро прогрессировать, он, возможно, не сможет понять более тонкие аспекты задачи, которую он изучает. С другой стороны, если скорость обучения слишком мала, агент изучит задачу, но это может занять смехотворно много времени. Как и большинство вещей в машинном обучении, это важные гиперпараметры, которые вам придется настраивать в зависимости от потребностей вашего проекта. Теперь мы успешно создали собственную оптимальную политику игры в блэкджек. Вы заметите, что сюжеты оригинальной жестко закодированной политики и нашей новой оптимальной политики отличаются и что наша новая политика отражает основную стратегию Thorps. Теперь мы знаем, как использовать MC, чтобы найти оптимальную стратегию для блэкджека. К сожалению, вы не выиграете много денег только с этой стратегией в ближайшее время. Реальная сложность игры - знать, когда и как делать ставки. Интересным проектом было бы объединение политики, использованной здесь, со второй политикой правильной ставки. Надеюсь, вам понравилась статья и вы нашли что-то полезное. Любые отзывы или комментарии всегда приветствуются. Полный код можно найти на моем GitHub. Оригинальная статья. Фреймворки и библиотеки большая подборка ссылок для разных языков программирования Список бесплатных книг по машинному обучению, доступных для скачивания. Список блогов и информационных бюллетеней по науке о данных и машинному обучению Список в основном бесплатных курсов машинного обучения, доступных в Интернете.