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− | 알파-베타 프루닝(Alpha–beta pruning)은 탐색트리에서 [[미니맥스 알고리즘]](Minimax Algorithm)에 의해 평가되는 [[노드]]의 수를 줄이기 위한 검색 알고리즘이다. 이 알고리즘은 적대탐색 알고리즘이라고도 불리는데, 기계가 플레이하는 2인용게임(틱택토, 체스, 바둑)에 주로 사용된다. 이 알고리즘은 이전에 평가한 이동보다 평가하고 있는 이동이 더 좋지 않다는 가능성이 하나라도 발견된다면 평가하고 있는 이동의 평가를 완전히 멈춘다. 이러한 이동은 더 이상 평가될 필요가 없다. 이 알고리즘이 표준 미니맥스 트리에 적용된다면 미니맥스와 똑같은 결과를 반환할 것이지만, 마지막 결정에 영향을 미치지 않는 가지들은 잘라낼 것이다.<ref>Stuart Russell&Peter Norvig, 〈[http://aima.cs.berkeley.edu/ Artificial Intelligence: A Modern Approach]〉, 《AIMA》, 2009-03-03</ref> | + | [[알파-베타 프루닝]](Alpha–beta pruning)은 탐색트리에서 [[미니맥스 알고리즘]](Minimax Algorithm)에 의해 평가되는 [[노드]]의 수를 줄이기 위한 검색 알고리즘이다. 이 알고리즘은 적대탐색 알고리즘이라고도 불리는데, 기계가 플레이하는 2인용게임(틱택토, 체스, 바둑)에 주로 사용된다. 이 알고리즘은 이전에 평가한 이동보다 평가하고 있는 이동이 더 좋지 않다는 가능성이 하나라도 발견된다면 평가하고 있는 이동의 평가를 완전히 멈춘다. 이러한 이동은 더 이상 평가될 필요가 없다. 이 알고리즘이 표준 미니맥스 트리에 적용된다면 미니맥스와 똑같은 결과를 반환할 것이지만, 마지막 결정에 영향을 미치지 않는 가지들은 잘라낼 것이다.<ref>Stuart Russell&Peter Norvig, 〈[http://aima.cs.berkeley.edu/ Artificial Intelligence: A Modern Approach]〉, 《AIMA》, 2009-03-03</ref> |
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− | 파티션 프루닝(Partition Pruning)은 [[하드파싱]]이나 실행 시점에서 [[SQL]] 조건절을 분석하여 읽지 않아도 되는 [[파티션]] [[세그먼트]]를 엑세스 대상에서 제외시키는 기능이다.<ref>서울숲, 〈[https://seoulforest.tistory.com/entry/Partition-Pruning-%ED%8C%8C%ED%8B%B0%EC%85%98-%ED%94%84%EB%A3%A8%EB%8B%9D Partition Pruning(파티션 프루닝)]〉, 《티스토리》, 2017-06-13</ref> | + | [[파티션 프루닝]](Partition Pruning)은 [[하드파싱]]이나 실행 시점에서 [[SQL]] 조건절을 분석하여 읽지 않아도 되는 [[파티션]] [[세그먼트]]를 엑세스 대상에서 제외시키는 기능이다.<ref>서울숲, 〈[https://seoulforest.tistory.com/entry/Partition-Pruning-%ED%8C%8C%ED%8B%B0%EC%85%98-%ED%94%84%EB%A3%A8%EB%8B%9D Partition Pruning(파티션 프루닝)]〉, 《티스토리》, 2017-06-13</ref> |
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− | *Stuart Russell&Peter Norvig, 〈[http://aima.cs.berkeley.edu/ Artificial Intelligence: A Modern Approach]〉, 《AIMA》, 2009-03-03 | + | * Stuart Russell&Peter Norvig, 〈[http://aima.cs.berkeley.edu/ Artificial Intelligence: A Modern Approach]〉, 《AIMA》, 2009-03-03 |
− | *서울숲, 〈[https://seoulforest.tistory.com/entry/Partition-Pruning-%ED%8C%8C%ED%8B%B0%EC%85%98-%ED%94%84%EB%A3%A8%EB%8B%9D Partition Pruning(파티션 프루닝)]〉, 《티스토리》, 2017-06-13 | + | * 서울숲, 〈[https://seoulforest.tistory.com/entry/Partition-Pruning-%ED%8C%8C%ED%8B%B0%EC%85%98-%ED%94%84%EB%A3%A8%EB%8B%9D Partition Pruning(파티션 프루닝)]〉, 《티스토리》, 2017-06-13 |
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프루닝(Pruning)은 인공지능에서 문제 해결을 위한 검색을 그래프 검색으로 표현했을 때, 검색할 가지를 줄이는 일이다.
개요
프루닝(Pruning)은 인공지능에서 문제 해결을 위한 검색을 그래프 검색으로 표현했을 때, 검색할 가지를 줄이는 일이다. 맹목적인 검색에서는 모든 가지를 일정한 순서로 나열하지 않으면 안 되기 때문에 계산량이 많아진다. 따라서 바람직하지 않은 노드를 제외하여 검색의 효율성을 높이기 위해 가지치기가 이루어진다.[1]
종류
알파-베타 프루닝
알파-베타 프루닝(Alpha–beta pruning)은 탐색트리에서 미니맥스 알고리즘(Minimax Algorithm)에 의해 평가되는 노드의 수를 줄이기 위한 검색 알고리즘이다. 이 알고리즘은 적대탐색 알고리즘이라고도 불리는데, 기계가 플레이하는 2인용게임(틱택토, 체스, 바둑)에 주로 사용된다. 이 알고리즘은 이전에 평가한 이동보다 평가하고 있는 이동이 더 좋지 않다는 가능성이 하나라도 발견된다면 평가하고 있는 이동의 평가를 완전히 멈춘다. 이러한 이동은 더 이상 평가될 필요가 없다. 이 알고리즘이 표준 미니맥스 트리에 적용된다면 미니맥스와 똑같은 결과를 반환할 것이지만, 마지막 결정에 영향을 미치지 않는 가지들은 잘라낼 것이다.[2]
파티션 프루닝
파티션 프루닝(Partition Pruning)은 하드파싱이나 실행 시점에서 SQL 조건절을 분석하여 읽지 않아도 되는 파티션 세그먼트를 엑세스 대상에서 제외시키는 기능이다.[3]
베리파이어블 프루닝
베리파이어블 프루닝(Verifiable Pruning)은 2019년 7월초에 로커스체인이 개발한 기술로 데이터를 삭제하는데 있어서 일반적인 프루닝과 동일하지만 모든 데이터를 삭제하지않고 위변조 값을 증명할 수 있는 데이터는 별도로 보관한다. 즉 데이터를 삭제해도 블록체인 기능은 활용할 수 있다. 베리파이어블 프루닝을 하게되면 데이터 위변조를 검증하는데 하루에 수십KB만을 필요로 하게된다. 베리파이어블 프루닝은 테라바이트 시대에 블록체인 업계 전체에 대한 기술적 진보이다.
각주
- ↑ Wordrow 공식홈페이지 - https://www.wordrow.kr/%EC%9D%98%EB%AF%B8/%ED%94%84%EB%A3%A8%EB%8B%9D/
- ↑ Stuart Russell&Peter Norvig, 〈Artificial Intelligence: A Modern Approach〉, 《AIMA》, 2009-03-03
- ↑ 서울숲, 〈Partition Pruning(파티션 프루닝)〉, 《티스토리》, 2017-06-13
참고자료
- Wordrow 공식 홈페이지 - https://www.wordrow.kr/%EC%9D%98%EB%AF%B8/%ED%94%84%EB%A3%A8%EB%8B%9D/
- Stuart Russell&Peter Norvig, 〈Artificial Intelligence: A Modern Approach〉, 《AIMA》, 2009-03-03
- 서울숲, 〈Partition Pruning(파티션 프루닝)〉, 《티스토리》, 2017-06-13
- 로커스체인 공식 홈페이지 - https://locuschain.com/ko/socialView?blogSeq=159&blogLanguage=ko&blogCategory=tech%29
같이 보기