카지노 하우스 장점 바카라 연주

실제 결과와 비교합니다. 신경망은 예측 능력을 향상시키려는 과정에서 자신의 실수로부터 “학습”함에 따라 접근 방식이 변경됩니다. 이 작업은 네트워크가 스스로 학습하고 예측 능력에서 최적의 수준에 도달하는 데 필요한 횟수만큼 반복됩니다.

다른 분석 방법에 비해 신경망을 사용하는 것의 장점 중 하나는 신경망이 본질적으로 빈 슬레이트로 시작한다는 것입니다. 그들이 배우는 모든 것은 처음부터 가르쳐야합니다. 이것은 소프트웨어에 편견이없고 분석이 처음부터 시작될 것이기 때문에 카지노 게임을 처음부터 완벽하게 분석하는 완벽한 방법 인 것 같습니다.

룰렛, 크랩 및 바카라의 카지노 게임에서 발생하는 모든 변수는 네트워크에 의해 조사되었습니다. 특정 결정에 내기를 걸거나 건너 뛸지 여부, 위험을 감수 할 자금의 양, 각 세션의 중단 손실, 한 세션의 목표 s, 베팅의 크기, 베팅의 순서 및 패턴은 모두 하나를 접지하십시오.

그리고 결과는 나조차 놀랐다. 이 광범위한 테스트를 통해 상당히 간단한 시스템을 사용하여 이러한 카지노 게임을 이길 수있는 것으로 나타났습니다. 이것은 나를 놀라게하지 않았다. 내가 당황하게 한 것은 네트워크가 결정을 내리는 가장 중요한 변수 인 결정 패턴과 각 결정 패턴을 베팅하는 방법이었습니다.

앞으로 살펴 보 겠지만, 먼저 컴퓨터를 사용하여 각 게임의 결과를 시뮬레이션 한 다음 카지노에서 게임을 실제로 플레이하는 전략이 가장 인상적입니다. 우리는 크랩, 룰렛 및 바카라를 재생하여 84 %의 세션 승리 율을 달성했습니다. 그리고이 높은 수준의 우승 세션을 통해 카지노 게임이 가장 수익성 높은 노력이 될 수 있습니다!

신경 전략은 크랩, 룰렛 및 바카라에서 돈을 베팅하여 개발되었습니다. 크랩의 경우,이 베팅은 패스 라인과 펀트 패스 라인, 룰렛, 빨간색 및 검은 색, 바카라, 뱅커 및 플레이어를위한 것입니다.

많은 도박 시스템은 카지노 베팅 결과를 관찰 한 다음 추세에 베팅하거나 추세에 베팅합니다.

우리가 룰렛 테이블에 앉아 있다고 가정하고 바퀴가 마지막 세 번의 회전을 위해 빨간색 숫자에 도달 한 것을 관찰합니다. 만약 우리가 이것이 다른 붉은 숫자가 나올 것이라는 신호를 보낸다고 생각한다면, 우리는 아마 붉은 색이 되풀이 될 것입니다.

그러나 우리는 카지노 게임에서 발생하는 모든 이벤트가 기간이 제한되어 있다고 생각할 수 있으며 검은 숫자가 보이는 것을 베팅하기로 결정하고 빨간색 숫자의 행진을 끝냅니다.

룰렛에서 빨간색 또는 검은 색 숫자가 발생하면 통계학자가 독립 사건이라고 부르는 통계 시스템의 유효성은 없습니다.

일반적으로, 둘 이상의 이벤트는 하나의 발생이 다른 이벤트 중 하나의 발생 가능성에 영향을 미치지 않으면 서로 독립적이라고합니다.

또 다른 예를 들기 위해, 52 장의 일반 플레잉 카드 덱에서 두 번째 왕이 연속으로 추첨 될 가능성을 결정하고 두 번째 왕이 뽑기 전에 첫 번째 카드를 교체하지 마십시오. 네 왕이 있기 때문에, 첫 번째 추첨에서 왕을 얻을 확률은 4/52입니다. 뽑은 첫 번째 카드가 왕인 경우, 두 번째 드로우에서 왕을 얻을 확률은 3/51이며, 우리는 51 카드 중 3 명만 남았습니다. 이 경우 두 번째 왕을 뽑을 확률은 첫 번째 추첨의 결과에 달려 있습니다. 우리는 4/52 x 3/51 = 1/221과 같이 두 왕이 연속으로 나올 확률을 계산할 수 있습니다.

우리가 두 번째 카드를 뽑기 전에 첫 번째 카드를 교체했다면 두 번째 카드에서 왕을 얻을 확률은 4/52 (첫 번째 카드에서 왕을 얻는 것과 같음) 였을 것입니다. 이 상황에서 4/52 x 4/52 = 1/169의 연속으로 두 명의 왕.

두 번째 무승부에서 왕을 당할 확률은 이제 첫 무승부에서 일어난 일에 관계없이 4/52이므로,이 무승부들은 독립적입니다. 일반적으로 말하자면, 하나 이상의 발생이 다른 발생의 가능성에 영향을 미치지 않으면 둘 이상의 이벤트는 독립적입니다.

두 사건이 독립적 인 경우, 두 사건이 모두 일어날 확률은 해당 확률의 곱입니다. 균형 잡힌 동전을 사용하면 헤드를 얻을 확률은 1/2이고 두 번 뒤집어 두 헤드를 얻을 확률은 1/2 x 1/2 = 1/4입니다. 연속으로 4 개의 헤드를 얻을 확률은 1/2 x 1/2 x 1/2 x 1/2 = 1/16입니다.

우리가 빨간색 또는 검은 색 숫자를 회전시킬 확률이 1/2이라고 가정 할 경우, 3 개의 빨간색 숫자를 연속으로 돌려 보면, 다음 회전이 또 다른 빨간색 일 확률은 1/2입니다. 마찬가지로, 다음 스핀이 블랙 숫자 일 확률도 1/2입니다. 각 스핀의 결과는 서로 다른 스핀과 독립적이므로 이전 스핀은 다음 스핀의 결과에 영향을 미치지 않습니다.

차이 각도에서이 문제를 조사하고 4 개의 빨간 숫자를 연속으로 얻을 확률이 얼마인지 묻는다면 동전으로 4 개의 머리를 연속으로 뒤집을 가능성과 같은 1/16이라는 것을 알 수 있습니다. 우리가 4 번의 스핀으로 적어도 1 number의 블랙 숫자를 돌릴 확률이 무엇인지 물으면 15/16이라는 확률을 알게됩니다.

크랩, 룰렛 및 바카라의 카지노 게임을 통해 독립 이벤트를 처리하고 있습니다.

이전 결정의 결과가 다음 결정에 영향을 미치지 않는 경우 블랙 잭을 사용하면, 덱에서 킹을 뽑을 때 볼 수 있듯이, 각각의 드로우 후에 그린 카드를 교체하지 않으면 다음 드로우의 확률이 변하기 때문에 종속 이벤트를 처리합니다.

이것은 블랙 잭이 기술 게임으로 간주되는 반면 다른 카지노 게임은 우연의 게임으로 간주되는 이유입니다. 기술을 사용하면 블랙 잭 거래에서 확률이 변경 될 때 전략을 변경할 수 있지만 우연한 게임에서는 게임 전체에서 동일한 전략을 유지해야합니다. (기술적으로, 바카라는 카드를 다룰 때 확률이 변함에 따라 기술 게임이지만, 게임을하는 데 사용되는 메커니즘으로 인해 모든 실제적인 목적을 위해 우리가 한 우연의 게임으로 취급 할 수 있습니다).

우리가 살펴볼 각 기회 게임에서, 연속적인 플레이로 승리 할 장기적인 확률은 0입니다. 수학적으로 우리는 이것을 증명할 수 있으며, 이런 이유로 대부분의 전문가들은이 게임들을 탁월한 것으로 발음합니다.

이 게임들이 타의 추종을 불허하는 것으로 여겨지는 이유는 카지노가 각 게임에서 플레이어보다 변치 않는 우위를 가지고 있기 때문입니다.

이러한 게임의 장점은 다음 페이지에 나와 있습니다. 우리가이 게임들 중 어떤 것을 계속 논스톱으로 플레이한다면, 우리는 이러한 끊임없는 집의 이점 때문에 결국 게임을 잃을 것이라는 결론을 내릴 수 있습니다.

많은 사람들이 집의 이점을 과소 평가합니다. 크랩 게임을 예로 들어 보자. 패스 라인 베팅에서 하우스 엣지가 1.4 %에 불과하다는 것을 플레이어가 알고 있다면, 100 달러짜리 자금을 가지고 뛸 경우 1.4 % 만 잃어야한다고 가정 할 수 있습니다.

$ 100 또는 $ 1.40 이 추론의 오류는 1.4 %가 테이블에서 이루어진 모든 베팅에 적용된다는 것입니다. 패스 라인에 $ 5를 베팅 한 100 달러의 자금을 보유한 플레이어는 주사위 결정에 한 개의 패스 라인 만 베팅하면 시간당 약 $ 300의 베팅을합니다. 그의 손실률은 시간당 $ 4 이상입니다 (300 X .014 = 4.20). 그가 연주한다면

약 24 시간 동안, 패스 라인에서 동일한 $ 5 베팅을하고, 결정 당 한 번만 베팅하면 $ 100의 전체 자금을 잃게됩니다. 이것은 심지어 아주 작은 집 가장자리의 교활한 힘입니다.

이 정보를 손에 넣으면 왜 우리가 이러한 게임을 분석해야하는지 궁금해 할 수도 있습니다. 만약 계속해서 게임을하면 결국 게임을 잃어야한다는 결론을 내릴 수 있습니다.

위의 진술의 핵심은 지속적인 플레이입니다. 컴퓨터가 수천 또는 수백만 건의 의사 결정을 위해 지속적으로 게임을 할 수 있지만, 우리 인간은 그렇게하지 않습니다. 예를 들어 유리한 지점에서 멈추거나 베팅을 내리는 등의 방식으로 경기를 통제 할 수 있습니다. 전형적인 통계학자는 이러한 조정이

장기적인 결과에 영향을 미치지 않으며 빌트인 하우스의 이점을 극복하는 것은 불가능합니다.

서론에서 논의한 바와 같이, 뉴럴 전략의 개발은 가능한 결과를 포함하여이 게임에 대해 이미 알고있는 모든 것을 잊어 버리고 처음부터 시작하여이 게임의 모든 특성의 영향을 조사함으로써 전제되었습니다. 플레이어가 사용할 전략으로

이 프로젝트를 시작하면서, 나는 이론적으로 이길 수없는 이러한 게임들을 규칙적이고 일관되게 이겼다는 점에서 나만의 편견을 가지고왔다. 그러므로 나는이 게임의 무적을 받아들이는 일이 훌륭하다는 것을 알았다. 나는 또한 이러한 카지노 게임과 상품 선물 시장 사이의 유사점을 알고 있었고, 어느 정도의 성공을 거두었습니다. 간단히 말해서, 나는 게임이 이길 수 있다는 것을 알고 있었지만, 내 또는 다른 사람들이 선입견을 가지지 않고 가능한 한 편견이없는 결과를 얻을 수 있도록이 방법을 연구하고 싶었습니다.

네트워크가 데이터를 조사하는 과정에서 배운 것 외에는 아무것도 모르는 신경망 접근법을 사용하여 컴퓨터를 크랩, 룰렛 및 바카라 게임에서 플레이하게했습니다. 그리고 그것을했다.

이 과정 초기에 프로그램은 게임의 마지막 결정이 무엇인지 아는 데 예측 가치가 거의 없음을 깨달았습니다. 마지막 룰렛 결정이 빨간 숫자라면, 이것은 프로그램을 예측 적으로 사용하지 않은 것입니다. 각 결정이 독립적으로 발생하기 때문에 이것이 우리가 기대하는 바입니다. 그러나 프로그램은 패턴에 매료되었습니다

이러한 게임에서 발생하고 결정의 패턴을 식별하고 베팅하는 데 착수했습니다. 패턴을 조사 할 때 프로그램은 다음과 같은 패턴 측면을 조사하고 테스트했습니다.

a) decisions 결정 패턴의 유형. 우리는 어떤 사건이 일어날 가능성이 있더라도 일어날 때가 있다는 것을 알고 있습니다. 이 프로그램은 모든 결정 패턴을 조사하고 결정의 반복 패턴, 결정 패턴의 교대 패턴, 그리고 인간이 패턴으로 인식 할 수있는 가장 일반적인 패턴과 쌍을 이루는 이중선과 같은 특이한 패턴을 식별했습니다. 크랩 스 게임에서 결정을 기록하는 경우 통과 선 결정을 나타내는 “p”와 통과하지 않음 결정을 나타내는 “d”를 사용하여 이러한 패턴을 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.

또한, 이러한 패턴은 플레이어의 베팅 전략에 영향을 미치는 가장 일반적인 유형의 패턴으로도 식별되었습니다.

b) patterns 결정 패턴의 길이 (기간). 중요하게 발견 된 패턴을 제로로 설정 한 후 프로그램은 각 패턴의 길이 또는 지속 시간을 조사했습니다. 식별 된 각 패턴의 지속 시간이 매우 짧은 경우 게임에서 “패턴을 베팅”하고 이점을 얻기 위해 거의 사용하지 않기 때문에 이것은 중요합니다. 분석에 따르면 상당 기간 동안 확인 된 패턴은 Paired를 제외하고 지속 기간이 5-7 회 결정됩니다.

이중선. 컴퓨터는이 패턴에 “전자 손을 던져”이 패턴에 대한 최적의 길이를 찾기를 거부했습니다.

c) patterns 패턴의 빈도. 패턴이 매우 드물게 발생하면 집의 이점을 극복하는 데 거의 쓸모가 없습니다. 다른 한편으로, 식별 된 패턴이 상당히 자주 발생하면, 우리의 베팅을 인식 된 패턴에 맞추는 것은 큰 이점이 될 수 있습니다. 패턴 주파수를 확인하면서 신경망은 다음을 결론지었습니다.

1) 룰렛과 바카라 게임에서 반복 패턴이나 교대 패턴에 크게 의존 할 수 있습니다. 크랩이있는 이러한 패턴에 대해서는 적당한 수준의 안정성 만 발견되었습니다.

2) 페어 더블 렛 패턴은 모든 카지노 게임에서 반복 패턴과 동일하게 취급 될 수 있습니다. 다시 말해,이 패턴이 인식되면 반복 패턴과 같은 방식으로 처리 할 수 ​​있습니다.

3) these이 패턴을 베팅하는 신뢰성은 룰렛에서 가장 높으며, 바카라가 뒤이어 크랩이 마지막에옵니다.

d) Pattern 패턴 식별. 컴퓨터 프로그램이 패턴을 찾았다는 것은 우리에게 한 가지 사실입니다. 이 정보를 실용적이고 사용 가능한 형태로 번역하는 것은 또 다른 일입니다. 예를 들어, 소프트웨어가 후시를 사용하여 패턴을 식별하는 경우, “후시 베팅”이 허용하는 경우 누구나이 카지노를 이길 수 있기 때문에이 정보는 카지노에서 거의 적용되지 않습니다. 우리는이 정보가 카지노 환경에서 실제로 사용될 수 있도록 이러한 패턴을 식별하는 신뢰할 수있는 방법을 시스템에 요청했습니다. 많은 헤밍과 헤밍 (우리의 신경망은 자신의 생각을 가지고 있고 패턴이 진행 중임을 알리기 전에 관찰 할 수있는 결정의 수에 제한을두고 싶지 않은) 후, 우리 시스템은 단지 두 가지 결정만을 결정했습니다. 패턴이 무작위보다 약간 더 높게 식별 될 필요가있다