В статье писал про возможные улучшения - можно добавить расчёт диапазонов рук, деревья решений и более сложные модели для оптимальных стратегий. GTO-логику также можно интегрировать.
Модель детекции (карты и элементы стола) работает стабильно - точность около 95-98%, за все время ручного тестирования, ни разу не перепутала класс карт. Стол тоже определяется надёжно.
Основная проблема - OCR (распознавание текста). Пробовал Google‑библиотеку и разные методы верификации, но иногда все равно ББ считывает как 66 или теряется точка, из-за чего число скачет в разы.
Экономику не считал - проект учебный, до реальных тестов в румах не дошёл.
Бот работает в тестовом режиме, в реальных румах пока не проверял - античиты блокируют любой подозрительный софт. Проект пока учебный, не про заработок.
Цель проекта была учебная. Покер выбрал просто как интересную тему (был уже знаком, давно сам играл). За время проекта реально глубже разобрался в игре, много нового узнал, но конечно, "изучил за неделю" - скорее в кавычках.
Тема слишком обширная, статья больше про личный опыт и технологии, чем про профи-софт.
Пока не успел проверить в реальных румах - античиты блокируют любой сомнительный софт. Даже Cursor, просто среда разработки, у некоторых клиентов определялся как чит.
Сам бот не "угадывает победу", а считает матожидание и подсказывает оптимальные ходы на дистанции. Теоретически должен давать плюс, но пока это только преположение. Чтобы проверить надо сыграть много игр на реальных партиях.
Информация
В рейтинге
Не участвует
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Спасибо, что поделились опытом. Да, с OCR и скоростью у меня та же история.
Насчет античитов, и проблем на рынке онлайн покера тоже самое примерно слышал.
Да, понимаю, что эквити само по себе не решает игру. В начале мало чего знал о покере, в процессе пришел примерно к тем же мыслям.
Проект скорее проба пера, больше про технологии, чем про коммерческую реализацию.
P.S. У вас явно большой опыт в теме. Спасибо за такой развернутый комментарий!
Про Python-библиотеку GTO не слышал.
В статье писал про возможные улучшения - можно добавить расчёт диапазонов рук, деревья решений и более сложные модели для оптимальных стратегий. GTO-логику также можно интегрировать.
Вы про какую GTO библиотеку имеите ввиду?
Ссылки на сторонние сервисы тут вроде указывать нельзя, но весь код открытый, доступен на GitHub (ник тот же - van4956, репозиторий - project_poker).
YOLO как раз помогает с распознаванием карт, можешь глянуть.
Модель детекции (карты и элементы стола) работает стабильно - точность около 95-98%, за все время ручного тестирования, ни разу не перепутала класс карт. Стол тоже определяется надёжно.
Основная проблема - OCR (распознавание текста). Пробовал Google‑библиотеку и разные методы верификации, но иногда все равно ББ считывает как 66 или теряется точка, из-за чего число скачет в разы.
Экономику не считал - проект учебный, до реальных тестов в румах не дошёл.
Бот работает в тестовом режиме, в реальных румах пока не проверял - античиты блокируют любой подозрительный софт. Проект пока учебный, не про заработок.
Цель проекта была учебная. Покер выбрал просто как интересную тему (был уже знаком, давно сам играл). За время проекта реально глубже разобрался в игре, много нового узнал, но конечно, "изучил за неделю" - скорее в кавычках.
Тема слишком обширная, статья больше про личный опыт и технологии, чем про профи-софт.
Пока не успел проверить в реальных румах - античиты блокируют любой сомнительный софт. Даже Cursor, просто среда разработки, у некоторых клиентов определялся как чит.
Сам бот не "угадывает победу", а считает матожидание и подсказывает оптимальные ходы на дистанции. Теоретически должен давать плюс, но пока это только преположение. Чтобы проверить надо сыграть много игр на реальных партиях.