Monte Carlo Tree Search (MCTS)

Monte Carlo Tree Search

Türkçe: Monte Carlo Ağaç Araması

Ayrıntılı Tanım

Bir karar anında olası tüm hamleleri bir ağaç şeklinde modelleyen; rastgele simülasyonlar (rollouts) ve istatistiksel sezgilerle en yüksek başarı potansiyeline sahip düşünce yolunu keşfeden sezgisel arama algoritmasıdır (AlphaGo'nun temeli).

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Dil modellerinin akıl yürütme aşamasında gelecekteki olası mantık adımlarını simüle ederek en sağlam düşünce yolunu seçmesini sağlar.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

4 döngüsel adımdan oluşur: 1. **Seçim (Selection):** En umut verici düğüme inilir (UCB formülü). 2. **Genişleme (Expansion):** Yeni bir düşünce adımı eklenir. 3. **Simülasyon (Simulation):** Çözüm sonuna kadar işletilir. 4. **Geri Yayılım (Backpropagation):** Elde edilen skor ağacın köküne kadar güncellenir.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

AlphaGo'nun Lee Sedol'e karşı oynarken kafasında 50 hamle sonrasının tahta simülasyonlarını ağaç dalları halinde saniyede milyonlarca kez canlandırması.

Benzer Terimlerden Farkı

Rastgele denemez; istatistiksel üst güven sınırı (Upper Confidence Bound) ile risk ve keşif dengesini mükemmel kurar.

İlişkili Terimler (3)

#366

Tree-of-Thoughts (ToT)

Düşünce Ağacı Yöntemi

#372

Process Reward Model (PRM)

Süreç Denetimli Ödül Modeli

#369

Test-Time Compute (Inference Scaling)

Test Anı (Çıkarım Anı) Hesaplama Ölçeklemesi

Ait Olduğu Kategori

Akıl Yürütme, Düşünce Zinciri ve Ajanlar (Agents)

Chain of Thought, Tree of Thoughts, ReAct, AutoGPT ve çoklu ajan koordinasyonu.

Toplam Terim:33 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#373)Outcome Reward Model (ORM)

Sonraki Terim (#375)Self-Correction