Percorrer por autor "Martins, Tiago Silva"
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- Aprendizagem máquina aplicada ao contexto do PokerPublication . Martins, Tiago Silva; Carvalho, Carlos Miguel Miranda Vaz deA combinação de princípios da teoria de jogo e metodologias de machine learning aplicados ao contexto de formular estratégias ótimas para jogos está a angariar interesse por parte de uma porção crescentemente significativa da comunidade científica, tornando-se o jogo do Poker num candidato de estudo popular devido à sua natureza de informação imperfeita. Avanços nesta área possuem vastas aplicações em cenários do mundo real, e a área de investigação de inteligência artificial demonstra que o interesse relativo a este objeto de estudo está longe de desaparecer, com investigadores do Facebook e Carnegie Mellon a apresentar, em 2019, o primeiro agente de jogo autónomo de Poker provado como ganhador num cenário com múltiplos jogadores, uma conquista relativamente à anterior especificação do estado da arte, que fora desenvolvida para jogos de apenas 2 jogadores. Este estudo pretende explorar as características de jogos estocásticos de informação imperfeita, recolhendo informação acerca dos avanços nas metodologias disponibilizados por parte de investigadores de forma a desenvolver um agente autónomo de jogo que se pretende inserir na classificação de "utility-maximizing decision-maker".