ทางเข้าเล่น
เข้าสู่ระบบ

คำเเนะนำการเดิมพัน ที่เกี่ยวกับเครื่องสล็อต สำหรับผู้เล่นมือใหม่

Facebook
Twitter
LinkedIn

คำเเนะนำการเดิมพัน ที่เกี่ยวกับเครื่องสล็อต สำหรับผู้เล่นมือใหม่

     คำเเนะนำการเดิมพัน เครื่องสล็อตเป็นอุปกรณ์ ที่ใช้กันทั่วไปใน คาสิโน ด้วยเครื่องจำนวนมาก เเละในคาสิโนคุณอาจเสียใจ หรือได้รับรางวัลจำนวนหนึ่งทุกครั้งที่เขย่า คุณสามารถเพิ่มผลประโยชน์ สูงสุดของคุณได้ โดยการเลือกเครื่องสล็อตต่างๆ คำถามนี้ดูเหมือนง่ายมาก จนหลายคนลืมไปว่า แท้จริงแล้วเป็นปัญหา ของการเรียนรู้แบบเสริม

คำอธิบายปัญหาของ เครื่องสล็อต สมมติว่าเรามีเครื่องสล็อต อัตราผลตอบแทน สำหรับแต่ละการเดิมพัน เเละการกระทำคงที่ แต่ตัวแทนไม่ทราบว่า อัตราผลตอบแทนเป็นอย่างไร ตัวแทนจะเพิ่มประสิทธิภาพของตัวเองได้อย่างไร ในรอบการเล่นให้สังเกตว่า T ที่นี่มักจะใหญ่กว่า K มาก ในอุตสาหกรรมอินเทอร์เน็ต

ปัญหาสล็อตหลายเครื่อง เป็นที่นิยมอย่างมาก เนื่องจากการกระทำเหล่านี้ ถือได้ว่าเป็นโฆษณาที่แตกต่างกัน เมื่อผู้ใช้เข้ามาที่ เว็บไซต์พนัน เพื่อดูโฆษณาจะมีอัตรา การคลิกผ่านคงที่ สำหรับโฆษณาแต่ละรายการ ความต้องการของแพลตฟอร์ม ค้นหากลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุด ในการแสดงโฆษณา เพื่อเพิ่มผลประโยชน์

ของตนเองให้สูงสุด วิธีที่ง่ายที่สุดคือโลภ แบบจำลองจะหาวิธีคำนวณ เเละค่าแทนของแต่ละการกระทำ จากนั้นเลือกการกระทำ ที่มีค่าตอบแทนมากที่สุด ในการดำเนินการปัญหา ของวิธีการทีละโมบนี้ คือมันไม่ได้สำรวจความเป็นไปได้ ของความน่าจะเป็นของรางวัลอื่นๆอย่างเต็มที่ และง่ายต่อการสูญเสียแนวทางที่ดี

กลยุทธ์โลภขั้นสูง คือการสำรวจ ตามความน่าจะเป็นเอปไซลอน เลือกตามการบอก แบบสม่ำเสมอที่จะลอง และเลือกการกระทำ ที่มีอัตราผลตอบแทนมากที่สุด ในสถานการณ์ปัจจุบัน ตามความน่าจะเป็นของเครื่อง สล็อตออนไลน์ แม้ว่าแนวทางนี้จะดีกว่า สถานการณ์ที่โลภล้วนๆ สำหรับสถานการณ์ต่อไปนี้ เรารู้จากการสำรวจว่าความน่าจะเป็น

ของการกระทำ 2 นั้นน้อยกว่า การกระทำ 1 มาก แต่เราจะยังคงทดสอบ การกระทำ 2 ซ้ำๆ ด้วยความน่าจะเป็นที่แน่นอน ซึ่งจะเพิ่มการสูญเสีย เครื่องสล็อตการเรียนรู้ขั้นสูง กลับไปที่หัวข้อที่ใหญ่กว่า เราสามารถใช้อัลกอริธึม การเรียนรู้การเสริมแรงอื่น เพื่อแก้ปัญหาเครื่องพนัน ซึ่งก็คือการปฏิบัติ เป็นปัญหาการจำแนกไบนารี

เราออกแบบเชื่อมโยงกันทั้งหมด ที่เรียบง่ายด้วยโหนดเอาต์พุต K ผลตอบแทนของการเลือก ในขั้นต้นผลตอบแทน ของแต่ละครั้งคือ 0 เมื่อใดก็ตามที่เราดำเนินการ เราจะอัปเดตตามข้อเสนอแนะ และสามารถใช้การสูญเสีย การจำแนกประเภทที่คลาสสิกที่สุด การคำนวณระดับความเชื่อมั่น ตามความน่าจะเป็น ของผลตอบแทน

สำหรับแต่ละการกระทำ เราสามารถลดการสำรวจ ที่ไร้ประโยชน์ได้แบบที่ดีขึ้น ซึ่งนำไปสู่หัวข้อแรกในวันนี้นั่น คือการสุ่มตัวอย่างทอมป์สัน พิจารณาถึงความน่าจะเป็น ของการกลับมา ของการกระทำแต่ละครั้ง ของเครื่องการพนันแบบหลากหลาย เป็นการแจกแจงแบบเบต้า เราให้คำเเนะนำพารามิเตอร์ ความน่าจะเป็นของอัลฟ่า

และเบต้าก่อนหน้า จากนั้นสรุปผลตอบแทน ของการกระทำสามารถ อธิบายเป็นต่อไปนี้ ที่นี่เราใช้เกมมาเพื่อทำให้การแจกแจงเป็นปกติ เมื่อเรารวบรวมผลการทดลอง มากขึ้นเรื่อยๆ เราสามารถอัปเดตพารามิเตอร์ อัลฟาและเบต้า ของการแจกแจงได้ การแจกแจงแบบเบต้า มีคุณสมบัติโดยธรรมชาติมากมาย

เมื่อเราสังเกตผลลัพธ์มากขึ้น ช่วงความเชื่อมั่นของการกระจาย จะแคบลงตัวอย่างเช่น ที่จุดเริ่มต้นอัลฟา เท่ากับ 1 และเบต้าเท่ากับ 1 เมื่อเราสังเกตผลตอบแทนที่เป็นบวก 3 ครั้ง หลังจากผลตอบแทนเป็นลบ 5 ครั้ง การแจกแจงความน่าจะเป็น ของการกระทำ 3 ในรูปด้านบน ถูกสร้างขึ้นเมื่อเราสังเกต 599 รางวัล และ 399

ผลตอบแทนเป็นศูนย์อัลฟ่า เท่ากับ 600 ซึ่ง การแจกแจงความน่าจะเป็น ของการกระทำ 1 ในรูปด้านบนจะถูกสร้างขึ้น

คำเเนะนำการเดิมพัน

คำเเนะนำ กลยุทธ์การเดิมพันของเครื่องพนัน ที่มีความหลากหลาย

     เราสามารถเปรียบเทียบ ผลการทดลองของการแรนดอมทอมป์สัน บนเครื่องพนันหลายที่มี K เท่ากับ 10 เมื่อจำนวนรอบน้อย อาจสำรวจด้วยความเป็นไปได้ที่สูงกว่า และใช้การกระทำที่ดีที่สุด ในกรณีที่น้อยลง สร้างความเสียใจค่อนข้างสูง แต่หลังจากจำนวนรอบเพิ่มขึ้น และจำนวนความสูญเสียทั้งหมด ก็มาบรรจบกันเช่นกัน

การสุ่มตัวอย่างของทอมป์สัน ที่อธิบายไว้ข้างต้นส่วนใหญ่ มีไว้สำหรับสถานการณ์ในอุดมคติ โดยไม่สนใจสาเหตุมากมาย ที่อาจพบในความเป็นจริง ในที่นี้ฉันจะพูดถึงความผิดปกติ ที่การสุ่มตัวอย่าง ของทอมป์สัน สามารถทำให้เกิดปัญหาเล็กๆสามปัญหาได้ การประมาณค่าเบื้องต้น ปัญหาที่พบบ่อยที่สุดอย่างหนึ่ง

ของเครื่องวางบิลที่มีหลายชนิด คือ การออกสื่อ สำหรับสื่อใหม่ ๆ เราสามารถวิเคราะห์ได้ว่า เราไม่ทราบข้อมูลใดๆ เกี่ยวกับสื่อต่าง ๆ มาก่อน และความน่าจะเป็นก่อนหน้านี้คือเบต้า จากนั้นใช้การสุ่ม ตัวอย่างของทอมป์สัน ยังสามารถลองประมาณ ความน่าจะเป็นก่อนหน้านี้ โดยอาศัยข้อมูลในอดีตของผู้โฆษณา และประวัติข้อความ

จากนั้นใช้การสุ่ม ตัวอย่างของทอมป์สัน เพื่อลองทดสอบ ซึ่งจะใช้เวลาน้อยลง เพื่อให้ได้ค่าประมาณที่ค่อนข้างแม่นยำ ตัวอย่างเช่น ในตัวอย่างต่อไปนี้ เรามีโฆษณา 10 รายการ และอัตราการคลิกผ่านไม่สูง วิธีที่ 1 ใช้ความรู้เดิมของเบต้า และวิธีที่ 2 ใช้ความรู้เดิมของเบต้า 1,100 อัตราการคลิกของโฆษณา อยู่ที่ประมาณ 0.005 เปอร์เซ็นต์

เนื่องจากวิธีที่ 2 ใกล้เคียงกับสถานการณ์จริงมากขึ้น อัตราการคลิกของโฆษณา หลังจากพยายามอย่างจำกัด คาดว่าจะมีประสิทธิภาพ มากกว่าวิธีที่ 1 มาก กระบวนการที่ไม่อยู่นิ่ง เมื่อพิจารณาถึงฉาก ของอีคอมเมิร์ซ เสื้อผ้าฤดูหนาว จะแสดงในฤดูหนาว และอัตราการซื้อของผู้ใช้สูง เเละเสื้อผ้าฤดูร้อนจะแสดงในฤดูร้อน

และอัตราการซื้อสูง อัตราการซื้อของผลิตภัณฑ์ ที่แสดงแต่ละรายการ เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ในเชิงนามธรรมอัตราผลตอบแทน การกระทำของเรา ไม่ใช่พารามิเตอร์คงที่ a แต่เป็นชุดของพารามิเตอร์ ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา จากมุมมองนี้เราจำเป็น ต้องสำรวจต่อไป เพื่อให้ได้ผลตอบแทนที่ดีที่สุด กระบวนการแบบไม่หยุดนิ่งประเภทนี้

ไม่เหมาะสำหรับการสุ่ม ตัวอย่างของทอมป์สันเสมอไป แต่ถ้าพารามิเตอร์เปลี่ยนแปลง เพียงเล็กน้อยในแต่ละช่วงเวลา เราสามารถทำการทดสอบได้มากขึ้น และยังแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ วิธีที่ง่ายที่สุด คือ นำข้อมูลล่าสุดบางส่วน มาใช้ในการสร้างแบบจำลองตัวอย่าง เช่นเราสามารถคำนวณ ประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์

แต่ละรายการในสัปดาห์ที่ผ่านมา เพื่อปรับให้เข้ากับ การเปลี่ยนแปลงของเวลา วิธีปฏิบัติทั่วไปอีกประการหนึ่ง คือการดำเนินการแสดง ในรูปด้านล่าง ซึ่งรูปด้านล่างแสดงผลลัพธ์ ที่แตกต่างกันที่ได้รับ จากวิธีการสุ่มตัวอย่างของทอมป์สัน เมื่อเครื่องพนันหลายเครื่อง ค่อย ๆ เพิ่มขึ้นจาก 0.1 เป็น 0.6 และจะค่อยๆลดลงจาก 0.9 เป็น 0.4

เมื่อการเปลี่ยนแปลงในช่วงต้น เป็นไปอย่างช้าๆเวอร์ชันของ DW ก็ไม่ได้แตกต่างกันมากนัก เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงที่ทันสมัย เเละเวอร์ชันเก่าที่ไม่ปรับ ให้เข้ากับเวอร์ชันใหม่ นั้นจะต้องมี่ปัญหาต่อไปในภายภาคหน้า คุณลักษณะตามบริบท หมวดหมู่สุดท้าย ที่ฉันต้องการพูดถึง คือการใช้คุณลักษณะตามบริบท เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ เว็บไซต์เดิมพัน

ซึ่งคล้ายกับระบบคำแนะนำ ที่เราใช้ประจำวันมาก คุณลักษณะตามบริบท ได้แก่ข้อมูลผู้ใช้ข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อม และข้อมูลผลิตภัณฑ์ที่เรามี จากคุณสมบัติเหล่านี้ เราสามารถประมาณค่าก่อนหน้า จากนั้นรวมกับทอมป์สัน เพื่อทำการทดลอง เนื่องจากส่วนนี้มีความสำคัญมาก

เว็บการเดิมพัน โดยเฉพาะเกมสล็อต

     UFA1s จากตอบทุกโจทย์ในการเลือกลงบิล กับเกมที่เลือกเล่น โดยเฉพาะเกมฮอทฮิตอย่างสล็อต นั่นเอง สมัครสมาชิก ได้เลย