%Aigaion2 BibTeX export from Knowledge Engineering Publications
%Saturday 18 December 2021 12:03:36 AM

@MASTERSTHESIS{ba:becker,
    author = {Becker, Hagen},
     month = oct,
     title = {Vorhersage und Analyse der Handkarten des Gegners beim Texas Hold'em No-Limit Poker},
      type = {Bachelor-Arbeit},
      year = {2016},
    school = {TU Darmstadt, Knowledge Engineering Group},
       url = {/lehre/arbeiten/bachelor/2016/Becker_Hagen.pdf},
  abstract = {Ziel dieser Arbeit war es durch die Analyse von Pokerspielern einen Klassifizierer zu entwickeln,
welcher die Handkarten dieser Spieler so pr{\"{a}}zise wie m{\"{o}}glich vorhersagen kann. Analysiert wurden
bereits verf{\"{u}}gbare Testdaten der Variante des No-Limit Texas Hold Em aus der Annual-Computer-
Poker-Competition. Mittels des TUD-Pokerframeworks-Konverters wurden die Daten in ein maschinelles
Lernen-Format konvertiert. Weiterhin wurden dem Konverter neue Attribute hinzugef{\"{u}}gt, um bessere
Ergebnisse zu erzielen. Gelernt wurden die Klassifizierer mit dem C4.5-Algorithmus. Zudem wurden die
Konfidenzen der vorhersagten Klassen in die Analyse mit einbezogen um zu pr{\"{u}}fen, ob Vorhersagen mit
h{\"{o}}heren Konfidenzwerten bessere Ergebnisse liefern als Vorhersagen mit niedrigen Konfidenzenwerten.
Festzuhalten ist, dass die Pr{\"{a}}zision der Vorhersagen von der St{\"{a}}rke des Spielers abh{\"{a}}ngt. Des Weiteren
lie{\ss}en sich eher st{\"{a}}rkere H{\"{a}}nde besser klassifizieren als schw{\"{a}}chere H{\"{a}}nde. Die Konfidenzwerte waren
zum gro{\ss}en Teil jedoch nicht aussagekr{\"{a}}ftig und es machte keinen Unterschied, ob eine Klasse mit einem
hohen oder niedrigen Konfidenzwert vorhergesagt wurde.},
betreuer={ELM}
}