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기존에는 문제를 해결하는데 있어서 상태가 알 수 없었던 상태(black box)였다면, 앞으로 해결할 문제들은 공역(domain) D 내에서 상태가 정의 된다. 이 때 목표에 대한 비용은 문제 영역으로 한정된(domain-specific) heuristic function으로 평가가 되며 모든 변수의 값이 해당 변수에 가해진 모든 constraint를 충족하면 문제..

이전과 다르게, 한정된 환경에서 1개의 Agent가 목표를 향해 수행했 것과 반면, 이번 시간에 알아볼 검색 방법은 2개의 Agent가 대립하여 한정된 자원을 차지하는 것이 목표인 방법이다. 상대의 상태를 예측함으로써 자신의 action을 결정하고 번갈아가며(turn-taking) 완전이 관측이 가능한 상태(perfect information)에서 zero-...

이러한 문제들은 여러 가지 알고리즘으로 푸는 것이 가능하나, 이와 같이 경로가 필요없는, 오로지 문제 해결만 초점으로 둔 문제에 Local Search가 사용이 된다. 일단 필자가 이 부분에 관해서 외부 라이브러리 없이 코딩하는 과제가 있었는데, 코드에 관한 설명은 모든 단원이 끝나고 부록으로 첨부한다! (추후 링크 첨부 예정)

지난 시간에 다룬 Uninformed Search는 아래 실세계 문제를 풀기에 한계점을 지니고 있다. 간단히 설명하면 8puzzle 문제는 각 숫자 블록을 오로지 상하좌우로 움직임으로써 오름차순으로 숫자를 정렬하는 것이 목표인 문제다. 이 때 제한 조건(constraint)은 블록이 순간이동하거나 후퇴를 하지 않아야한다는 것.

검색 알고리즘에서는 path에 대한 정보 제공 여부에 따라 두 가지로 나뉜다. 목표까지 Agent가 얼마 남았는지 추정이 가능한 Informed search(정보가 있는 검색 전략) 아닌 경우에는 Uninformed Search(정보 없는 검색 전략) 인공지능에 들어가기 앞서 인공지능 자체가 방대한 데이터셋 속에서 해를 찾는 문제를 해결하는 데 있어서...

1기가 거의 1달도 안남았다! 2기가 시작하기 전에 이 포스팅을 끝내고 싶었는데, 어쩌다가 시간이 다 간 것 같다. 오늘은 대학원 면접과 첫 출근, 필요한 것들에 대해서 남기고 1기 포스팅을 끝내려고 한다. 대학원 입시는 내가 졸업 후에도 계속 매학기마다 하므로 다른 사람들에게는 도움이 되었음 한다.

나의 준비 과정 A to Z 경우에 따라서 다른데, 학부생때 속해있던 연구실은 다른 연구실로 옮겨가는 것이 관대한 편이라, 4학년 1학기 말쯤 지도 교수님께 타대 연구실로 가겠다고 미리 말을 남겨두었다. 교수님도 오케이하는 분위기였고, 앞으로 연구실 지원 준비만 남기고 있었다.

연구실별로 천차만별이겠지만, 어떤 연구실은 잡무나 행정만 시킨다거나, 데이터 전처리 관련해서 시킨다거나 등등 여러가지 일들이 있을 것이다. 내가 속한 연구실은 개인 역량에 따라 학부연구생별 일을 하는게 나뉘었는데,