Aplicação do algoritmo Naive Bayes para estimar decisões em um torneio de poker online

Abstract

Padrões. Por toda história o ser humano é apaixonado em buscar padrões e correlações que procurem explicar a natureza, o mundo e o universo. E não é diferente nos dias atuais. Quando há uma identificação de um padrão no meio esportivo, automaticamente há uma vantagem competitiva. Até que ponto nossas decisões em um esporte podem ser previstas? É possível um modelo de aprendizagem estatística identificar padrões estratégicos e comportamentais dos jogadores em um torneio de Poker online sem a informação das cartas em jogo? Entende-se que o Poker não é um jogo de azar devido a suas inúmeras possibilidades de estratégias. Há uma vasta literatura que nos apresenta diversas formas lucrativas de se competir em um torneio de Poker, estudos que contribuíram para que, em 2010, o jogo fosse considerado um esporte mental. Um jogador experiente não toma decisões apenas baseando-se em suas cartas e nas cartas da mesa, o Poker é mais complexo do que apostar quando temos cartas boas e desistir quando não as temos. Aliando o conhecimento do esporte que temos hoje com um poderoso algoritmo de aprendizagem estatística chamado Naive Bayes, trabalharemos em estimar com a maior assertividade possível as decisões de um jogador de Poker sem a informação das cartas em jogo. O quão previsível pode ser um jogador para conseguir ser decifrado por um modelo estatístico?

Standards. Throughout history, human beings have been passionate about seeking patterns and correlations that seek to explain nature, the world and the universe. And it is no different today. When there is an identification of a standard in sports, there is automatically a competitive advantage. To what extent can our decisions in a sport be predicted? Is it possible for a statistical learning model to identify strategic and behavioral patterns of players in an online poker tournament without information on cards in play? It is understood that Poker is not a game of chance due to its countless possibilities of strategies. There is a vast literature that presents us with several profitable ways to compete in a Poker tournament, studies that contributed to, in 2010, the game being considered a mental sport. An experienced player doesn't make decisions just based on his cards and the cards on the board, Poker is more complex than betting when we have good cards and folding when we don't. Combining the knowledge of the sport that we have today with a powerful statistical learning algorithm called Naive Bayes, we will work on estimating the decisions of a Poker player as accurately as possible without information about the cards in play. How predictable can a player be to be deciphered by a statistical model?