« Fouille arborescente Monte Carlo » : différence entre les versions


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==Définition==
En intelligence artificielle, la fouille arborescente Monte Carlo est un algorithme de recherche heuristique dans un arbre pour la prise de décision. Il est notamment employé dans les jeux. Chaque nœud de l'arbre de fouille mémorise deux nombres: le nombre de simulations gagnantes, et le nombre de simulations totales.


== Domaine ==
==Français==
[[Category:Vocabulary]]
'''fouille arborescente Monte Carlo '''
   
== Définition ==


'''recherche arborescente Monte Carlo  '''


==Anglais==
'''Monte Carlo tree search '''<small>


== Termes privilégiés ==


==Sources==
== Anglais ==


=== Monte Carlo tree search ===
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Recherche_arborescente_Monte-Carlo Source: Wikipedia]
In computer science, Monte Carlo tree search (MCTS) is a heuristic search algorithm for some kinds of decision processes, most notably those employed in game play. Two leading examples of Monte Carlo tree search are the computer game Total War: Rome II's implementation in their high level campaign AI[1] and recent computer Go programs,[2] followed by chess and shogi[3], as well as real-time video games and games with incomplete information such as poker (see history section).


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[[Utilisateur:Claude COULOMBE | source : Claude Coulombe]] ([[Discussion utilisateur:Claude COULOMBE | discussion]])
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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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Dernière version du 29 janvier 2024 à 13:33

Définition

En intelligence artificielle, la fouille arborescente Monte Carlo est un algorithme de recherche heuristique dans un arbre pour la prise de décision. Il est notamment employé dans les jeux. Chaque nœud de l'arbre de fouille mémorise deux nombres: le nombre de simulations gagnantes, et le nombre de simulations totales.

Français

fouille arborescente Monte Carlo

recherche arborescente Monte Carlo

Anglais

Monte Carlo tree search


Sources

Source: Wikipedia

source : Claude Coulombe ( discussion)

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Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki