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알파베타 가지치기 Alpha-beta pruning 설명 알파베타 가지치기에 대한 설명을 찾아보며 학습한 내용입니다.잘못된 부분이 있다면 알려주시기 바랍니다. 감사합니다! 그림과 그림 하단에 설명을 참고하시면 됩니다.  알파베타 가지치기는 α≥β 이면 가지치기를 하게됩니다.   루트 노드에서 시작하게 되는데, 루트노드 우측에 다음을 적어줍니다.α = -∞ β = ∞좌측의 자식 노드로 내려왔을 때부모 노드에 있던 α, β값을 그대로 적어줍니다.α = -∞ β = ∞또, 좌측의 자식 노드로 내려왔을 때부모 노드에 있던 α, β값을 그대로 적어줍니다.α = -∞ β = ∞또! 자식 노드로 내려왔을 때부모 노드에 있던 α, β값을 그대로 적어줍니다.α = -∞ β = ∞해당 노드는 min 값을 선택해야 하기 때문에 β 값을 수정해주게 됩니다. 이때, ∞ 와 5 중에서.. 2021. 11. 7.
4-2 현실적인 생각 졸프 있는 날은 통으로 비워두자. 전날도 수업은 1개 이하가 좋을듯 싶음. 가장 강력한 이유? 시험기간에 졸프하기 너무 힘들다 18학점 미만으로 듣자. 전공만으로 채우는게 부담스럽거나 학점을 올려야 한다면 15까진 가능하겠지만, 가능한 한두과목은 반드시 시험이 기말고사만 있거나, 중간고사만 있거나.. 아니면 쉽거나... 2021. 10. 21.
study 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 10. 14.
6일차 regex 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 10. 13.
NLP 3일차 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 10. 7.
인공지능 수업 (나름대로 정리한)핵심 요약 2.지식 -규칙 -전략 예) IF A THEN B AND 1단계 종료 IF 1단계 끝 AND A THEN B 2단계 종료 -휴리스틱 3.프레임(표) -슬롯: 슬롯이름 vs 슬롯 값 -클래스 ↔ 인스턴스 4.논리 -명제 -리터럴 ⊂ 절(논리곱 정규형/논리합 정규형) -추론 -술어논리 5.의미망 -is-a ↔ has-a 6.스크립트 -절차적 지식 (진입조건, 역할자, 자산, 트랙, 장면, 결과 조건) 7.함수에 의한 지식 표현 -수치값,함수 -퍼셉트론 8.불확실한 지식 표현 -약한 관련성 → 확신도 cf( ) -부정확한 언어 → 퍼지 이론 -확률: 결합 확률 vs 조건부 확률 vs 베이즈정리 -집합론 → 퍼지집합(소속 정도) (확신도 참고 자료 출처: http://www.aistudy.co.kr/expert.. 2021. 10. 4.
알파베타 가지치기 Alpha-beta pruning 설명 영상 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 10. 4.
(찾아본)탐색 알고리즘 https://ralp0217.tistory.com/entry/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%ED%83%90%EC%83%89Search [인공지능]탐색(Search) [인공지능]탐색(Search) 인공지능 연구 분야/기술로 Search가 있는데, 왜 Search를 하냐, 또 Search 하는 방법에는 어떤 것들이 있을까에 대해서 작성하려고 한다. 탐색(Search) : 문제의 해(solution)가 될 수 ralp0217.tistory.com http://wiki.hash.kr/index.php/%EC%B5%9C%EC%86%8C%EC%B5%9C%EB%8C%80_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98 최소최대 알고리즘 - 해시넷 최소최대 알고리.. 2021. 9. 28.
과목당 돌이켜보면 생각나는 아쉬운 내용. 생각나는 내용. 자바 기초 : UML 작성법 뽀개기 자바 응용 : Thread 실습, 통신 데이터베이스 기초 : 앞단원 기본 개념 데이터베이스 응용 : SQLD 시험에서 정리한 헷갈리는 내용들 빅데이터 : matplotlib (통계 계산) 기계학습 : 목적은 Loss 줄이기 2021. 9. 23.

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