ポーカーで勝てない16の理由 勝ち

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ジョー・ハケムはレバノン系オーストラリア人のプロポーカープレイヤー。年World Series of Pokerトーナメントのメインイベントで、オーストラリア人初となる優勝を成し遂げ、 当時WSPで最大のポットとなった万ドル(約8億3千万)を獲得 して国際的に名声を博しました。

自分の大好きなポーカーに関する戦略などを紹介

カジノエックスのボラティリティフィルタについて カジ旅は忙しい人でもプレイしやすい? レオベガスのギャンブル依存防止策について。 まず初めに、ブラフをする際の相手の数に注意しましょう。 理想は、相手が1人の時 です。ブラフが対戦相手全員に対して機能することもがありますが、多くの場合、1対1の時に行う方がよりリスクが少ないです。

ポーカーのためのAI:ブラフアルゴリズムを教える方法

人は皆、失敗をします。しかし、失敗から学ばなければなりません。同じ失敗を繰り返す人間は救いようがないな・・・と思いませんか? ポーカーでも同じこと。失敗から学び、同じ失敗を繰り返さないことが大事です。 小さな トーナメントでいくつか優勝 したプレイヤーが語っていました。彼は自分が世界で最高のプレイヤーだと思っていたそうです。その思い込みは、彼がプロとしてポーカー業界で働き始めたときに悪化したそうです。その理由は、世界のトッププレイヤーたちに混ざったからです。 しかし、世界は広いのです。トーナメントで ダニエル・ネグラヌ/Daniel Negreanuやエリック・サイデル/Erik Seidel のように勝利することはできなかったそう。 そして、【何パーセントのプレイヤーがポーカーで勝ってると思いますか?】と言う問いにはどう答えると思うかい? 多分、『5%〜10%』と言う人が多いんじゃないかな。しかし答えはどちらも間違い。ほとんどの人は自己を偽ったり、都合のいいように考えてるんだ。自分自身を正当化するんだよ。 アメリカ合衆国の政治家であり、学者でもあったベンジャミン・フランクリン/Benjamin Franklinは言っています。「学ぼうとしていないだけで、無知であることはそれほど恥ではない。」と。

超リッチなポーカープレイヤーは?

人工知能の改善は、通常のゲームで判断できます。 過去20年間で、アルゴリズムは世界のトッププレーヤーを上回りました。最初に、バックギャモンとチェッカーが落ち、次にチェス、「マイゲーム」(Jeopardy!)、年、アタリビデオゲーム、昨年、Go。 これらの成功はすべて、情報の対称性を備えたゲームに関するものであり、プレイヤーはゲームの現在の状態に関する同一の情報を持っています。 情報の完全性というこの特性は、ゲーム中のローカル検索など、これらの成功を保証するアルゴリズムの根底にあります。 そのようなゲームの最も明白な例はポーカーです。 このゲームとこの問題を解決するアルゴリズムを実際に処理するために、機械学習に基づいてゲームボットを作成するためのハッカソンを開催します。 カットの下で、カードに触れることなくブラフとポーカーで手を試すアルゴリズムを教える方法について。

Daniel Negreanu's Small Ball(4) - ポーカーの高速道路とけものみち

ターンで行わなければならない決断こそ、 ホールデム において最も難しく重要なものだということで間違いないでしょう。ターンとは、その時点までに処理したすべての情報を集め、勝負の結末に至るまでどうすればよいかを決定しなければならないときなのです。  より厳密にいうと、ターンとは、small ballにおいてもっとも重要な部分であり、プリフロップとフロップでのアクションのあとで、ビッグポットに徐々に近づいているのです。 small ballの本当の美しさは、ポジションがあるときのターンでのプレイで表されます。ベットによってポットを小さいままにしておくことができ、相手がアグレッシブにプレイしようとしている場合には、大きなリスクを取らざるを得ないように仕向けることができます。例を見てみましょう。 さて、ターンは、5sでした。 相手は、ターンでチェックするでしょう。相手がベットしてきた場合は、レイズするかどうか真剣に考えなければなりません。レイズするとしても大きくレイズしてはなりません。相手がドルベットしてきた場合、ドルくらいがせいぜいでしょう。どのようなレイズであっても必要な情報は入手できますし、小さなレイズをすることで、あなたがコールしてもらいたがっていると相手に思わせることもできます。

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