게임트리
- 최대최소탐색을 이용하여 게임문제를 해결하고자 할 때, 적절한 깊이 이상이 되면 자원 한계를 고려하여 경험적 지식을 반영한 평가함수를 통해 그 상태의 가치를 추정해야 한다.
- 몬테카를로 트리 탐색은 탐색공간의 무작위 표본화(선택, 확장, 시뮬레이션, 역전파)를 바탕으로 탐색트리를 구성한다.
- 선택 전략: 탐사와 활용의 균형을 이루는 전략 필요(UCT, UCB 등)
- 시뮬레이션 전략: 무작위/유사 무작위 등
- 역전파 전략: 가치 누적값과 방문횟수의 평균을 활용
- 최적 행동 결정: 최대자식(가장 큰 보상), 강인자식(가장 많이 방문), 최대-강인 자식, 안전자식(저점이 높음)
지식표현
- 지식
- 데이터 → (분류, 정리) → 정보 → (개념화, 체계화) → 지식
- 메타지식: 지식의 사용에 관한 관한 지식
- 선언적 지식: 독립적, 단편적 지식
- 절차적 지식: 언제 무엇을 어떻게 할 것인가에 대한 지식
- 지식표현
- 전방향 추론: 주어진 지식으로 만족되는 결론을 추론
- 후방향 추론: 목표로 하는 결론을 현재 주어진 지식으로 추론해낼 수 있는가?
- 규칙: IF-THEN의 형태로 표현된 지식
- 시멘틱 네트: 노드, 아크, 특성상속을 사용한 지식 표현 방법
- 프레임: 테이블과 같은 프레임을 사용한 지식 표현 방법으로, 부가 프로시저를 통해 절차적 지식을 표현할 수 있다.
- 전문가 시스템: 지식베이스, 추론기관(규칙해석기, 스케줄러)로 구성된다. 지식공학자는 현장전문가의 지식을 추출하여 지식베이스를 구축한다.
논리에 의한 지식표현
- 기호논리에서는 불 대수라는 수학적 도구를 사용한다.
- 드모르간의 법칙(일부)
- ~(p∨q) = ~p∧~q
- ~(p∧q) = ~p∨~q
- 부모절에 동일 리터럴의 긍정과 부정이 동시에 존재하면, 이들을 제거한 나머지의 논리합이 도출절이다.
- 연역법칙
- 긍정논법: p와 p→q가 참이면 q도 참이다.
- 부정논법: ~p와 p→q가 참이면 ~q이다.
- 도출연역: 증명하고자 하는 정리를 부정 → 연언표준화 → 모든 도출절이 거짓임(도중에 false가 얻어지면 정리가 참임)을 보임 → 정리가 거짓임
- 연언표준형: 절들의 연언(논리곱)
- 선언표준형: 절들의 선언(논리합)
- 명제 p→q의 진리표: p⊕q의 진리표와 같다. 따라서 둘은 동치이다.
-
p q p→q T T T T F F F T T F T T
-
퍼지이론
- 퍼지집합의 소속함숫값은 0 이상 1 이하의 값으로 표현된다.
- 퍼지논리연산은 고전집합의 논리연산과는 다르다.
- 퍼지추론: 조건부, 결론부에 언어적 변수(퍼지명제, 퍼지술어)를 포함하며, 추론결과를 비퍼지화하여 대상을 제어한다.