TexasHoldemAgent는 헤드업 제한 텍사스 홀덤 포커를 숙달하기 위해 설계된 오픈소스 강화학습 AI 에이전트입니다. 딥 Q-네트워크와 시뮬레이션 게임 플레이를 사용하여 적응적으로 베팅 전략을 학습하고, 핸드 강도를 평가하며, 실시간 의사결정을 내립니다. 연구자와 열정가는 처음부터 에이전트를 학습시키거나, 사전 학습된 모델을 사용하거나, 상대방 행태를 분석하거나, 다양한 전략을 벤치마킹할 수 있으며, AI 기반 포커 전략 연구와 개발을 위한 포괄적인 툴킷을 제공합니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
TexasHoldemAgent
TexasHoldemAgent는 헤드업 제한 텍사스 홀덤 포커를 숙달하기 위해 설계된 오픈소스 강화학습 AI 에이전트입니다. 딥 Q-네트워크와 시뮬레이션 게임 플레이를 사용하여 적응적으로 베팅 전략을 학습하고, 핸드 강도를 평가하며, 실시간 의사결정을 내립니다. 연구자와 열정가는 처음부터 에이전트를 학습시키거나, 사전 학습된 모델을 사용하거나, 상대방 행태를 분석하거나, 다양한 전략을 벤치마킹할 수 있으며, AI 기반 포커 전략 연구와 개발을 위한 포괄적인 툴킷을 제공합니다.
추천
TexasHoldemAgent란?
TexasHoldemAgent는 Python 기반의 모듈형 환경으로, 헤드업 제한 텍사스 홀덤 포커용 AI 플레이어를 훈련, 평가, 배포합니다. 커스텀 시뮬레이션 엔진과 DQN을 포함한 딥 강화 학습 알고리즘을 통합하여 정책을 반복적으로 개선합니다. 주요 기능에는 핸드 상태 인코딩, 액션 공간 정의(폴드, 콜, 레이즈), 보상 설계, 실시간 의사결정 평가가 포함됩니다. 사용자들은 학습 파라미터를 조정하고, CPU/GPU 가속을 활용하며, 훈련 진행 상황을 모니터링하고, 학습된 모델을 로드하거나 저장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 배치 시뮬레이션을 지원하여 다양한 전략 테스트, 성능 지표 생성, 승률 시각화를 가능하게 하며, 연구자, 개발자, 포커 열정가들이 AI 기반 게임 전략 실험을 할 수 있도록 돕습니다.
TexasHoldemAgent을 사용할 사람은?
- AI 연구자
- 강화학습 학생
- 포커 열광자
- 게임 AI 개발자
- AI 교육자
TexasHoldemAgent 사용 방법은?
- 단계 1: git clone https://github.com/YiCheng996/TexasHoldemAgent.git 를 사용하여 리포지토리 복제
- 단계 2: pip install -r requirements.txt 를 통해 필요한 파이썬 의존성 설치
- 단계 3: config.py에서 학습 매개변수(예: 학습율, 에피소드 수) 구성
- 단계 4: python train.py를 실행하여 강화학습 시작
- 단계 5: python evaluate.py와 테스트 시나리오를 사용하여 성능 평가
- 단계 6: python play.py를 이용하여 사전 학습된 모델로 게임 시뮬레이션
- 단계 7: 결과 분석, 지표 시각화, 필요 시 하이퍼파라미터 조정
플랫폼
- mac
- windows
- linux
TexasHoldemAgent의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 강화학습 훈련 파이프라인
- 의사결정을 위한 딥 Q-네트워크
- 커스텀 텍사스 홀덤 시뮬레이션 환경
- 핸드 강도 평가
- 사전 학습 모델 지원
- CPU/GPU 가속
- 성능 시각화 도구
장점
- AI 기반 포커 전략 연구 속도 향상
- 모듈형 및 사용자 정의 가능한 코드베이스
- 오픈소스 및 확장 가능한 프레임워크
- 즉시 평가 가능한 사전 학습 모델
- 포괄적인 훈련 및 분석 도구
TexasHoldemAgent의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 포커 전략에 대한 AI 연구
- 강화학습 교육 도구
- 포커 봇 벤치마킹
- 배팅 전략 시뮬레이션
- 커스텀 의사결정 에이전트 개발
TexasHoldemAgent의 자주 묻는 질문
TexasHoldemAgent 회사 정보
- YiCheng996
TexasHoldemAgent 리뷰
5/5
TexasHoldemAgent의 주요 경쟁자와 대안은?
- OpenSpiel
- DeepStack
- Libratus
- ACPC frameworks
- PokerRL
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
Minimax 및 Monte Carlo Tree Search를 사용하여 Azul에서 타일 배치 및 점수 최적화를 수행하는 AI 에이전트입니다.
DeepMind의 PySC2 환경을 활용하는 PPO 기반 오픈소스 강화학습 에이전트로 StarCraft II를 훈련 및 플레이합니다.
PySC2를 통한 StarCraft II에서 원시 수준의 에이전트 제어와 협력을 가능하게 하는 오픈 소스 다중 에이전트 강화학습 프레임워크.
PyGame Learning Environment는 고전 게임에서 AI 에이전트를 훈련하고 평가하기 위한 Pygame 기반 RL 환경 모음을 제공합니다.
BotPlayers는 강화 학습 지원이 포함된 AI 게임 플레이 에이전트의 생성, 테스트 및 배포를 가능하게 하는 오픈 소스 프레임워크입니다.
Gomoku Battle은 개발자가 고모쿠 게임에서 AI 에이전트를 생성, 테스트, 경쟁할 수 있게 하는 Python 프레임워크입니다.
JADE를 사용하는 다중 에이전트 축구 시뮬레이션으로, AI 에이전트들이 협력하여 축구 경기를 자율적으로 경쟁합니다.