ミニマックスとは

人工知能、意思決定理論、ゲーム理論、統計学、哲学において、ミニマックスとは、確率的損失を最小限に抑えるために使用される決定ルールです。 最悪のシナリオ。 利益について議論するとき、「最小利益の最大化」を表す「マキシミン」という用語がよく使われるのを聞くことがあります。 これは当初、複数のプレーヤーが交互に動作する状況と、同時に動作する状況の両方を含む、複数プレーヤーのゼロサム ゲームの理論のために開発されました。 しかしそれ以来、この機能はより複雑なゲームや、不確実性が存在する場合の一般的な意思決定にまで拡張されました。

どのようなメリットがあるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: ミニマックス

第 2 章: ゲーム理論

第 3 章: デシジョン ツリー

第 4 章: アルファ-ベータ プルーニング

第 5 章: エクスペクティミニマックス

第 6 章: 敵対的検索

第 7 章: 評価関数

第 8 章: モンテカルロ木探索

第 9 章: ネガマックス

第 10 章: 人工知能

(II) 一般のよくある質問に答える ミニマックスについて。

(III) 多くの分野でのミニマックスの使用例。

本書の対象者

専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類のミニマックスに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。

人工知能シリーズとは

人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。
人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。