Hráči se neustále snaží přijít s nápadem, jak změnit casiny nastavené poměry. Přečti si, jak by mohlo fungovat strojové učení v ruletě.
Co je strojové učení?
Strojové učení je koncept, který ti umožňuje vytvářet algoritmy a modely, které se automaticky učí ze zkušeností a dat, aniž by byly explicitně programovány. To znamená, že stroje jsou schopné analyzovat a interpretovat data, najít vzorce a provádět předpovědi na základě těchto vzorců.
Existuje několik typů strojového učení. Supervizované učení se používá ke klasifikaci a predikci, kde je model trénován na základě vstupních dat a odpovídajících výstupních hodnot.
Například v případě rozpoznávání spamových e-mailů by model analyzoval označené e-maily jako “spam” nebo “ne-spam” a na základě toho by se naučil identifikovat budoucí spam.
Nadzorované učení je druh strojového učení, kdy jsou modely trénovány na velkém množství dat s příslušnými odpověďmi a jejich úkolem je nalézt obecné vzorce.
- Ruletové strategie máme v malíčku. Podívej se třeba na strategii rulety D’Alembert.
Tento přístup je často používán pro rozpoznávání obrazu, překlad jazyka nebo hlasové rozpoznávání.
Dalším typem je nenadzorované učení, kde se modely učí najít vzorce nebo struktury v datech, aniž by měly předem dané správné odpovědi.
Například shlukování dat, což je proces rozdělování podobných datových bodů do skupin, je typickým příkladem nenadzorovaného učení.
Posledním typem je zesílené učení, kde se model učí rozhodovat na základě interakce s prostředím a získává zpětnou vazbu za svá rozhodnutí.
Tento přístup se často používá v oblastech jako robotika nebo strategické hry, kde modely se učí provádět optimální akce na základě odměn.
Strojové učení najde uplatnění v mnoha různých oblastech. Ve zdravotnictví se používá pro diagnostiku a predikci nemocí, ve finančním sektoru se používá pro analýzu trhů a predikci cen, v dopravě pro autonomní řízení vozidel, v oblasti reklamy pro personalizaci doporučení.
Strojové učení v ruletě
Existuje zdokumentovaný případ, v němž matematik J. Doyne Farmer použil v 70. letech strojové učení v kasinech v Las Vegas. Zkusil vyvinout stroj, který by mu pomohl zlepšit jeho šance na uhodnutí správného zatočení rulety.
Základem bylo, že mnoho kasin umožňuje hráčům vsadit také určitou dobu po roztočení kola. V jeho návrhu se snaží pomocí zvážení různých faktorů vyloučit polovinu kola, čímž chce získat větší šanci uhodnout správný výsledek.
- Pokud se chceš o ruletě a hlavně o tom, jaké byly její začátky, dozvědět více, určitě si rozklikni také náš článek o historii rulety.
Jak to ale v kasinu fungovalo v praxi? Farmer zkonstruoval počítač a systém, který zahrnoval připevnění tlačítek k jeho nohám. Na ten klikal pokaždé, když míček dokroužil kolem vnitřního kola.
Malý počítač uvnitř jeho kapsy pak použil tato data k výpočtu pravděpodobnosti a dodal tyto informace zpět hráči. To se dělo pomocí určitého počtu „zaklepání“ na jeho nohu. Ačkoli se snažil o diskrétnosti, tento „vynález“ nakonec vyústil v zákaz vstupu do kasin ve Vegas.
V návaznosti na to v roce 2012 tým výzkumníků v Hong Kongu publikoval článek, který vysvětlil, jak by tato metoda mohla fungovat. Jejich výzkum ukázal, jak lze využít strojové učení pomocí výpočtu rychlosti, s jakou se otáčí kulička i kolo rulety.
Předpokládali, že míč zpomaluje především tření oproti rámu kola. Farmer ale ve své metodě považoval za hlavní zpomalující faktor odpor vzduchu. Ačkoli by strojové učení mohlo být pro ruletu velmi vhodné, jeho aplikace rozhodně není pro většinu hráčů proveditelná.
Casina si samozřejmě velmi pečlivě hlídají jakékoli snahy hráčů o „přenesení“ jeho pravděpodobnostních výhod. Koneckonců tak i dopadl pokus samotného Farmera. Strojové učení v ruletě má možná nějakou budoucnost, prozatím je to ale stále budoucnost.
