[방송통신대학교]인공지능_동영상강의,기출_핵심요약노트

소개글

*** 동영상 강의 + 최근 기출 핵심 요약

목차

없음

본문내용

*** 4장은 최대최소 탐색트리 및 몬테카를로 트리탐색에 대한 내용을 다룹니다.
최대최소 탐색에서는 내가 수를 두려는 상황에서 고려할 수 있는 여러 후보 수의 가치를 어떻게 평가하는 방법에 대한 이해가 기본이고, 이때 불필요한 계산을 줄이기 위해 α-β 가지치기를 적용하는 과정을 살펴보시기 바랍니다. (α-β 가지치기를 어려워하는 경향이 있던데 언제 가지치기를 하는지 잘 학습해 두시기 바랍니다.)
몬테카를로 트리탐색에 대해서는 그 개념을 잘 이해하시고, 네 가지 처리 단계의 순서와 각 단계에서 하는 처리에 대하여 이해하시기 바랍니다. 특히 탐사(exploration)과 활용(exploitation)이라는 개념이 어떻게 적용되고 있는지 살펴보시기 바랍니다.

*** 최대최소 탐색트리의 A에서 다음 수로 D를 선택하게 되는 노드 L의 평가함수 값 10과 그 때의 A의 가치는 8이다.(리프의 값들은 그 노드에 대한 가치를 예측한 평가함수 값이다.)

### ★★★α-β 가지치기는 최대최소 탐색트리에서 불필요한 가지를 잘라냄으로써 탐색의 성능을 높이기 위한 알고리즘이다. 최소화 노드에서 한 후계노드의 가치가 v일 때 α≥v라면 그 최소화 노드의 나머지 후계노드들은 가지치기한다. 또한 최대화 노드에서 한 후계노드의 가치가 v일 때 β≤v라면 그 최대화 노드의 나머지 후계노드들은 가지치기한다.

*** α-β 가지치기에 대한 설명
최대최소 탐색트리에서 탐색이 불필요한 가지를 잘라낸다.
(틀린거)최대최소 탐색트리를 확률적으로 탐색한다.
(틀린거)리프 노드의 평가함수를 계산하는 역할을 한다.
(틀린거)트리를 최대한 깊이 탐색하여 가치를 평가한다.

*** α-β 가지치기를 적용하는 과정 중 C에서 α는 4이고 β는 ∞이다. 노드 J의 가치인 2를 구한 후의 처리에 대한 설명
2 < α이므로 K, L은 가치를 구할 필요없이 가지치기한다.

참고 자료

없음