ミニマックス法とアルファベータ法 | JDLA Deep Learning for GENERAL（G検定）
ミニマックス法とアルファベータ法とは
ミニマックス法は相手も最善手を選ぶと仮定して手を評価し、アルファベータ法は結果に影響しない枝を枝刈りします。
具体例
枝刈りは正しく適用すればミニマックスの最終結果を変えず、探索量を減らします。
もう少し詳しく
この用語は単独で暗記せず、目的、入力、処理、結果、適用できない境界の順に説明できるようにします。実務では前提条件と評価基準を明記し、期待した結果と実測結果を区別します。
似た用語を見分けるときは、誰が何を判断するのか、いつ実施するのか、成果物が何かを比較します。名称だけで結論を出さず、問題文に示された条件へ定義を当てはめることが重要です。
試験でのポイント