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由新到舊
記錄了對撲克數據庫程式碼的深入理解，以及如何通過精確的查詢獲得準確的分析結果。通過重新組織action type的分類，讓後續的數據分析變得更加高效。這個數據庫將是撲克機器人專案的重要組成部分，用於建立更精確的對手模型。
記錄了在建構撲克數據庫過程中遇到的挑戰和收穫。探討了自建系統與現成工具的差異，以及如何確保數據準確性。同時反思了精確表達查詢需求的重要性，以及自建系統潛在的長期價值。
記錄了在撲克機器人開發中從機器學習模型轉向建立自定義數據庫的過程，以及這個策略轉變背後的思考。通過分析真實玩家的行動分布，希望能訓練出更有效的撲克機器人。
記錄了在開發過程中與LLM合作的經驗教訓，以及在資料處理和模型設計上的一些思考。特別強調了在開發過程中，有時看似繁瑣的基礎工作反而是最重要的。
記錄了在改進數據處理過程中的一些突破，包括簡化行動分類、修正數據計算方式，以及從Random Forest到LSTM的轉變。同時也反思了過度追求完美反而可能限制進展的現象。
記錄了在學習Coursera機器學習課程時的心得，以及如何從寫程式的經驗中找到面對數學的新思維方式，體現了學習態度的轉變。
記錄了在開發撲克機器人對手模型時，如何與語言模型協作的心得，以及在這過程中對開發方法論的一些思考。特別強調了「先求有，再求好」的重要性，以及如何在保持開發效率和深入理解技術細節之間找到平衡。
記錄了在開發撲克機器人時處理數據的心得，從最初對XML格式感到困惑，到現在能夠從容面對數據處理的轉變過程。反思了數據品質在機器學習project中的重要性，以及自己在程式開發能力上的進步
記錄了在分析200萬筆撲克歷史記錄時的思考過程，從最初被 Q-Learning 吸引，到理解其在不完整資訊遊戲中的侷限，最終決定轉向建立對手模型系統的過程。反映了在技術選擇時，如何在炫酷與實用之間找到平衡。
記錄了在開發撲克機器人時，從對機器學習模型的成功驗證，到意識到自己又回到solver策略老路的過程。最終決定改變方向，轉向分析實戰數據的心路歷程。
