[인공지능] Uninformed Search

반갑습니다. :)

 

 

 

 

오늘은 인공지능의 [문제해결] 영역,

 

탐색 전략의 첫 번째,

 

Uninformed Search에 대해서 살펴보도록 하겠습니다.

 

 

 

 

Uninformed의 뜻은

 

지식이 없는, 정보를 가지고 있지 않다 입니다.

 

 

 

 

즉,

 

Uninformed Search 란

 

문제를 해결하기 위한 어떠한 힌트나 정보를 가지고 있지 않은 채

 

모험하듯이 탐색하는 기법입니다.

 

 

 

이와는 반대로 Informed Search가 있는데,

 

다음 게시글에서 살펴볼 예정입니다 :>

 

 

 

 

 

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일단 탐색하기 전!

 

https://setori-dev.tistory.com/42

[인공지능] 탐색 전략(Search)

 

 

에서

 

우리가 눈으로 찾을 수 있는 이 경로를

 

컴퓨터가 찾을 수 있도록 하는

 

Uninformd Search의 종류에 대해서 살펴보도록 하겠습니다.

 

 

 

 

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Uninformd Search

 

 

 

 

다음 Tree에서 밑으로 뻗은 것을

 

가지, 노드(node) 또는 fringe라고 합니다.

 

 

 

 

다양한 방법 있을 때

 

밑으로 fringe가 확장(Expansion)됩니다.

 

 

 

 

이렇게 확장된 fringe에서

 

Goal을 찾기위해 탐험(Explore)하는 작업입니다.

 

 

 

 

즉,

 

Uninformd Search을 할 때

 

Main Question은

 

어떤 fringe을 가지고 탐색(Explore)을 할지

 

Exploration strategy를 가지는 겁니다.

 

 

 

 

 

Main Question

: Exploration strategy

(fringe 중 어느 것을 골라 Goal이 인지 아닌지 테스트 하는 전략)

 

 

 

 

 

많은 종류 중,

많이 알려진 3가지 탐색 기법을 살펴보고자 합니다.

 

 

 

 

 

1. BFS (Breadth-first Search)
: 너비우선탐색

 

https://setori-dev.tistory.com/45

[인공지능] Uninformed Search - BFS(너비우선탐색)

 

2. DFS (Depth-firsh Search)
: 깊이우선탐색

 

https://setori-dev.tistory.com/47

[인공지능] Uninformed Search - DFS(깊이우선탐색)

 

3. UCS (Uniform-cost Search)
: 균일비용탐색

 

https://setori-dev.tistory.com/48

[인공지능] Uninformed Search - UCS(균일비용탐색)

 

 

 

각 탐색기법별로 성능을 비교해보셨다면,

 

Uninformed Search 완벽히 이해하신겁니다!

 

 

 

 

 

다음은 Uninformed Search의 반대인

 

Informed Search에 대해 알아보도록 하겠습니다. :D

 

 

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:)