자료설명
과제물의 문제에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다.
여러 참고자료를 바탕으로 주요내용을 최대한 이해하기 쉽도록 정리했습니다.
리포트를 효율적으로 작성하시는 데 작은 도움이라도 되시기를 진심으로 바랍니다.^^
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목차/차례
- 1. 몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계들에 대하여 A4용지 1매 정도로 정리하여 설명하라. (20점)
- 2. k-평균 군집화에 대한 다음 질문에 답하라. (20점)
- (가) k-평균 군집화에 대하여 간략히 설명하라. (A4용지 1매 이내)
- (나) k〓2이며, 평균 벡터의 초깃값은 (2, 8)과 (8, 1)일 때, 2차원 특징공간상에서 다음과 같은 입력 표본들을 대상을 k-평균 군집화를 수행하라. (각 반복 단계에서 표본벡터의 변화를 구하라.)
- 입력 표본집합 〓 {(1, 2), (2, 3), (4, 2), (7, 10), (5, 7), (9, 7)}
- 3. 신경회로망 및 심층학습(딥러닝)에 대한 다음 질문에 답하라. (가)~(다) 각각 A4용지 1매 정도로 정리하여 작성한다. (30점)
- (가) 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점을 설명하라.
- (나) 오차 역전파(BP) 모델의 개념을 설명하고, BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제에 대하여 설명하라.
- (다) 합성곱 신경망(CNN)의 개념을 간략히 설명하고, CNN을 구성하는 층에 대해 설명하라.
- 4. 참고문헌
본문/내용
1. 몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계들에 대하여 A4용지 1매 정도로 정리하여 설명하라. (20점)
현재의 상태에서 하나의 의사결정을 해야 한다. 이때 모든 가능한 의사결정을 다 실행해보고 그 결과를 확인한 후 최고의 결과를 만들어내는 의사결정을 선택하는 것이 가장 확실하다. 즉, 당연한 말이지만 실제로 해본 후 의사결정을 하면 승률 100%이다. 그러나 경우의 수가 무수히 많은 경우에는 그것들을 모두 수행한다는 것은 현실적으로 불가능하고, 현실적으로 가능한 경우에도 미리 실행하고 그 결과를 확인한 후에 의사결정을 하는 것은 게임의 규칙에 어긋나기 때문에도 불가능하다.
실제 해볼 수 없다면, 상상이나 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션을 생각할 수 있다. 다만, 인간의 머릿속 상상으로 미리 내다 볼 수 있는 수는 많아야 수십 수에 불과하다. 물론 그 수십 수만 내다 봐도 고수라고 불리지만, 자원의 한계만 없다면 컴퓨터의 무한한 상상(시뮬레이션)에는 비할 바가 못 된다. 다만, 자원의 한계로 컴퓨터라도 모든 경우의 수를 다 수행해 볼 수는 없기 때문에 최선의 의사결정이 가장 현실적이다. 그리고 현재 상태에서 최선…
참고문헌
이광형, 이병래(2018). 인공지능. 한국방송통싱대학교출판문화원.
아키바 신야 , 스기야마 아세이 , 데라다 마나부(2019). 머신러닝 도감. 제이펍.
사이토 고키(2017). 밑바닥부터 시작하는 딥러닝. 한빛미디어.