Smart Blackjack : Aplicación de técnicas de aprendizaje para soporte en juegos de azar
Gerun, Ivan
Bernal del Nozal, Jorge, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Títol variant:	Smart Blackjack : Application of learning techniques for support in games of chance
Títol variant:	Smart Blackjack : Aplicació de tècniques d'aprenentatge per a suport en jocs d'atzar
Data:	2018-02-14
Resum:	El empleo de aprendizaje computacional como soporte a los juegos de azar plantea diferentes retos. Uno de ellos es poder sobreponerse a la aleatoriedad de ciertas circunstancias de las partidas. Para ello, es necesario definir adecuadamente las características que se van a usar en el aprendizaje y seleccionar cuidadosamente el método de clasificación. Este proyecto presenta un primer sistema de soporte en las partidas de Blackjack, donde el jugador se enfrenta al crupier cuyas cartas son desconocidas. Para desarrollar el proyecto, se han seleccionado 5 algoritmos de aprendizaje computacional y se han definido features basadas en el conocimiento de la partida actual y de la baraja de juego. Con el fin de poder testar el sistema desarrollado, se ha diseñado una interfaz gráfica de usuario que permite asimismo guardar las partidas jugadas para crear así una base de datos de pruebas. Se han comparado los resultados obtenidos por los métodos computacionales con los proporcionados por estrategias de juego que representan el comportamiento humano. Los resultados muestran que el uso de sistemas de soporte conlleva un incremento en el número de partidas ganadas, siendo éste incremento mayor para el algoritmo kNN.
Resum:	The use of machine learning to support to gambling poses different challenges. One of them is that support systems should be able to features the randomness of certain circumstances of the games. To cope with this, it is necessary to define adequately the characteristics that are going to be used in learning stage and to carefully select the classification method. This project introduces a support system to support player in Blackjack game. In this game, the player competes against the crupier, whose cards are unknown. To develop the project, five different machine learning algorithms have been selected and features based on the knowledge of the current status of the game and the game deck have been defined. A graphical user interface has been designed to test the system. This interface lso allows saving the games already played to create a test database. We have compared the results obtained by computational methods with those provided by game strategies that represent human behavior. The results show that the use of support systems entails an increase in the number of games won, this increase being greater for the kNN algorithm.
Resum:	L'ocupació d'aprenentatge computacional com a suport als jocs d'atzar planteja diferents reptes. Un d'ells és poder sobreposar-se a l'aleatorietat de certes circumstàncies de les partides. Per a això, cal definir adequadament les característiques que es van a usar en l'aprenentatge i seleccionar acuradament el mètode de classificació. Aquest projecte presenta un primer sistema de suport a les partides de BlackJack, on el jugador s'enfronta al crupier que té cartes desconegudes. . Per desenvolupar el projecte, s'han seleccionat 5 algoritmes d'aprenentatge computacional i s'han definit features basades en el coneixement de la partida actual i de la baralla de joc. Per tal de poder testar el sistema desenvolupat, s'ha dissenyat una interfície gràfica d'usuari que permet així mateix guardar les partides jugades per crear així una base de dades de proves. S'han comparat els resultats obtinguts pels mètodes computacionals amb els proporcionats per estratègies de joc que representen el comportament humà. Els resultats mostren que l'ús de sistemes de suport comporta un increment en el nombre de partides guanyades, sent aquest increment més gran per l'algoritme kNN.
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Llengua:	Castellà
Titulació:	Grau en Enginyeria Informàtica [2502441]
Pla d'estudis:	Enginyeria Informàtica [958]
Document:	Treball final de grau ; Text
Àrea temàtica:	Menció Computació
Matèria:	Sistemes de suport ; Jocs d'atzar ; Aprenentatge computacional ; BlackJack ; Knn ; Arbres de decisió ; Boosting ; Sistemas de soporte ; Juegos de azar ; Aprendizaje computacional ; Blackjack ; Árboles de decisión ; Support systems ; Gambling ; Machine learning ; Decision trees

9 p, 687.0 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Treballs de Fi de Grau > Escola d'Enginyeria. TFG