%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} }