Los juegos móviles representan una aplicación revolucionaria que está atrayendo a millones de suscriptores en todo el mundo. Uno de los aspectos cruciales para el éxito comercial de un juego es asegurar un algoritmo de inteligencia artificial (IA) lo suficientemente desafiante contra el cual jugar. Sin embargo, la creación de este componente es particularmente compleja, ya que los algoritmos de búsqueda clásicos de IA no pueden ser empleados en dispositivos limitados como teléfonos móviles o, incluso en computadoras más potentes, al considerar juegos de información imperfecta (es decir, juegos en los que los participantes no tienen un conocimiento completo del estado del juego en todo momento). En este documento, proponemos resolver este problema recurriendo a un algoritmo de aprendizaje automático que utiliza funcionalidades de perfilado para inferir la información faltante, permitiendo así que la IA pueda adaptar eficientemente sus estrategias al oponente humano. Estudiamos un método de aprendizaje automático simple y computacionalmente ligero que puede ser empleado con éxito, permitiendo mejoras en la IA para juegos de
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