I. 효율적 경로 탐색, 몬테카를로 트리 탐색
가. 몬테카를로 트리 탐색의 정의
전체 경로 탐색 불가능 시 효율적 경로 탐색을 통해 최적의 판단을 수행하는 알고리즘
나. 몬테카를로 트리 탐색의 특징
| 정책 (Policy) | – 확장 단계에서 가장 높은 승률을 예측 – 트리 검색의 ‘폭’을 제한 |
| 가치 (Value) | – 현재 승산을 나타내는 역할 – 트리 검색의 ‘깊이’ 제한 역할 |
II. 몬테카를로 트리 탐색 절차
| ① 선택 | – 현재 상태에서 특정 경로 예측(수 읽기) |
| ② 확장 | – 경로 예측 후 해당 지점에서 트리 확장 |
| ③ 시뮬레이션 | – ② 선택 시 종료시점까지 경로 예측 |
| ④ 역전파 | – ③ 결과 종합하여 노드 가치, 승산 예측 |
| ① ~ ④ 반복 | – CPU/GPU 기반 반복 처리, 정확도 증대 |
– GPGPU 같은 인프라의 발전으로 알파고, 왓슨, 엑소브레인 등 인공지능 발전 중