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[머신러닝 - 이론] MCTS (Monte Carlo Tree Search) (몬테카를로 트리 탐색)

1. 몬테카를로 방법이란? 몬테카를로 방법은 난수를 생성하여 시뮬레이션하는 방법입니다. 이러한 방법을 이용해서 트리를 탐색하는 MCTS(Monte Carlo Tree Search)알고리즘이 개발되었습니다. 몬테카를로 방법에서는 자신의 상태에서 다음 상태를 랜덤으로 정합니다. 즉 자식 노드 중에 랜덤 하게 선택을 하고, 선택된 노드에서 플레이아웃을 생성해서 시뮬레이션을 합니다. 이때 승패가 정해질 때까지 랜덤하게 수를 선택해 나갑니다. 이후 승패가 결정되면 점수를 부여하고, 각 노드에서 승리 횟수/방문 회수를 갱신합니다. 마지막으로 승률이 가장 높은 수를 최종적으로 선택합니다. 즉, 자식 노드 중에 랜덤하게 선택 선택된 노드에서 시뮬레이션, 승패가 정해질 때까지 랜덤 하게 선택 승패가 정해지면 점수를 부여..

인공지능/머신러닝 2022.05.29
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