728x90 반응형 인공지능11 [인공지능] Informed Search * 정보이용 탐색 (informed search)• State space가 매우 커질 경우 → uninformed search가 효과적이지 않음 (메모리, 시간 비효율)• 맹목적 탐색으로 해를 찾기 어렵거나 시간이 오래 걸리는 문제• 상태 공간의 정보를 이용하여 모든 노드를 탐색하지 않고 해를 찾는 방법예시) 휴리스틱 탐색 (heuristic search), 언덕 오르기 방법, 최상 우선 탐색, 빔 탐색, A* 알고리즘 등 • 탐색 공간에서의 해 (solution) 찾기- Global maximum- Local maximum• Local maximum을 찾는 알고리즘- 언덕 오르기 방법(hill climbing method)- Simulated annealing- Local beam search- Ge.. 2024. 4. 10. [인공지능] Uninformed Search * 탐색 (search)- 어떤 문제가 있을 때, 해 공간 (solution space) 에서 최적의 해를 찾기 위 한 방법- Solution space: 해 (solution)가 될 수 있는 것을 모아놓은 집합- 해 (solution): 일련의 동작 또는 하나의 상태로 구성 * 탐색 (search)의 문제 예시 * State Space- State (상태): 특정 시간에 주어진 문제가 당면해 있는 상황 예: missionary-cannibals 문제의 initial state- World (세계): 문제에 포함된 객체 (objects)와 처한 상태 등 필요한 정보 - State space (상태 공간): 문제를 해결하기 위해 필요한 objects, state, world 등의 정보.초기 상태, 문제 해.. 2024. 4. 10. [인공지능] 인공지능이란 무엇인가? * Artificial Intelligence(AI)의 접근 IdealRationalThinking Systems that think humans(인지과학적 접근방법)System that think rationally(합리적 사고 시스템) Behavior System that act like humans(Turing test적 접근)System that act rationally(합리적 행동 시스템) - Cognitive science (인지과학): 인간과 같은 사고 시스템- 합리적 사고 시스템: 삼단논법적 사고 (법칙적 접근법)- 인간과 같은 행동 시스템: 튜링 테스트적 접근방법- 합리적 행동 시스템: 합리적인 에이전트적 접근방법, 주어진 확률 정도에 따라 어떤 목표 달성을 위해 행동 > 참고 : Tu.. 2024. 4. 10. [인공지능] Adversarial Search * 게임 트리(game tree)• 상대가 있는 게임, 자신과 상대방의 가능한 게임 상태를 나타낸 트리• 예: 틱-택-톡(tic-tac-toc), 바둑, 장기, 체스 등• 게임의 결과는 마지막에 결정• 많은 수(lookahead)를 볼 수록 유리 * Mini-max algorithm (player1, player2) • player1: MAX 노드-> 자신에 해당하는 노드로 자기에게 유리한 최대값 선택• player2: MIN 노드-> 상대방에 해당하는 노드로 최소값 선택• 단말 노드부터 위로 올라가면서 최소(minimum)-최대(maximum) 연산을 반복하여 자신이 선택할 수 있는 방법 중 가장 좋은 것은 값을 결정 * α-β 가지치기 (prunning)• 검토할 필요가 없는 부분을 탐색하지 않도록.. 2024. 4. 2. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형
