4학년 1학기 수업/머신러닝 및 응용 (2) 썸네일형 리스트형 [머신러닝 및 응용] CH.2 Informed Search and Exploration 1. Informed Search Strategies 큐속의 노드의 순서를 결정하기 위해서 evaluation function을 적용. - frontier node의 순서는 우선순위 큐로 유지. evaluation function 1) Greedy Best-first Search goal에 가장 가까운 노드를 Expand. 예) 경로 탐색 문제 (tree search) 평가 - finite에서 optimal, complete하지 않다. (Infinite loop가 생길수있음.) - m이 miaximum depth of the search space라면, O(b^m) - 좋은 heuristic function은 space와 time 복잡도를 줄일 수 있다. Greedy best-first graph sea.. [머신러닝 및 응용] CH.1 Solving Problems by Searching 1. What is Problem Solving? sequence of operators를 찾는것. - 에펠탑 그림그리는거에 비유하면, 빈도화지는 initial state, 에펠탑은 goal state가 된다. Example: Traveling Salesperson Problem 가능한 모든 solution을 다 나열하면 n!가 되는데, 이는 효율성에 문제가 생긴다. The Turing test - 사람이 생각하는 형태처럼 기계로 solution을 찾아가면 문제를 해결할 수 있지 않을까? 문제 푸는 방식의 체계화 1) Initial (start) state 2) Operators (successor functions) - state를 변경시키는 액션 - 1)과 2)가 state space를 구성. 3) .. 이전 1 다음
