Пока весь мир затаив дыхание следит за большими языковыми моделями и одни грезят о том, как подсадят всех на свои сервисы LLM, а другие прикидывают как заменить бездушными симулякрами если не зажравшихся айтишников, то хотя бы штукатуров и бухгалтеров, обычным ML‑инженерам, по щиколотку в коричневой жиже машинного обучения, приходится решать приземлемые задачи чем бог послал.
В этой статье мы хотим представить вашему вниманию инструмент из нашего арсенала, который позволяет упростить и ускорить разметку, искать аномалии и контролировать генерацию синтетических датасетов с помощью нейросетевых моделей CVAE и нечеткой логики.
Компьютерный покер является весьма нетривиальной задачей в первую очередь из-за громадного количества игровых состояний, которое настолько велико, что мечтать о непосредственном решении этой игры не приходится. Единственным способом хоть как-то научить машину играть в покер является переход к абстракции — уменьшенной копии покера, в которой близкие в стратегическом смысле ситуации исходной игры объединены воедино. Именно вопросам абстракций в покере и посвящена данная заметка.
Покер давно привлекает исследователей самых различных мастей от любителей до серьезных ученых. И, не секрет, что столь пристальное внимание к покеру коррелирует с ростом популярности онлайн гэмблинга, который бурно развивался в 00-х годах. На сегодняшний день человек уже уступил лимитный хедс-ап Техасский Холдем машине, в то время как в безлимитных и многоместных покерных дисциплинах человек все еще берет верх. Наибольший вклад в проблему построения сильного компьютерного покерного интеллекта, вне всякого сомнения, внесла исследовательская группа из университета Альберты, а предложенное ими семейство алгоритмов поиска равновесных стратегий является на сегодняшний день самым модным и часто используемым средством при построении покерных агентов. Но обо всем по порядку.
