가우시안 프로세스의 추가 기능이 위시리스트 요청에 영감을 준 것은 무엇입니까?
나는 최근에 NIPPON SHOKUBAI CO LTD와 회의를 가졌습니다. 고객은 Gaussian Process(상관 구조 = Gaussian)에서 두 가지 기능을 요청합니다.
첫 번째 요청은 공통 세타 매개변수를 설정하는 기능입니다. 현재 JMP는 각 예측 변수에 대해 서로 다른 세타 매개변수만 허용합니다. 고객은 다른 세타 모델이 과적합되는 경향이 있다고 말했습니다.
두 번째 요청은 사용자 지정 매개변수 값으로 모델을 생성하는 기능입니다.그들은 자신의 매개변수를 지정하고 모델을 비교하는 것을 기쁘게 생각한다고 말했습니다.
보고 싶은 새로운 기능이나 개선된 기능 또는 솔루션을 설명하십시오.
Gaussian Process에 대한 추가 기능(상관 구조 = Gaussian).
- 공통 세타 매개변수를 설정하는 기능.
- 사용자 지정 매개변수 값으로 모델을 생성하는 기능입니다.
이 새로운 기능이 제공되면 귀하 및/또는 다른 사용자에게 어떤 가치가 있습니까?
사용자는 다양한 가우스 프로세스 모델을 고려할 수 있습니다.
외부 고객 요청입니까?
예.NIPPON SHOKUBAI CO LTD에서 이 기능을 요청했습니다.
우리가 알아야 할 이 기능이나 솔루션이 있는 경쟁 소프트웨어 패키지가 있습니까?
파이썬.
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.gaussian_process.GaussianProcessRegressor.html#sklearn.gaussian_process.GaussianProcessRegressor
이것이 고객의 갱신, 확장 또는 채택에 영향을 미치며 이를 해결하지 않으면 계정이 위험에 처하게 됩니까?
확장 가능성이 있습니다.
고급 통계 모델링답변: 가우시안 프로세스의 추가 기능 - 상태가 다음으로 변경되었습니다: 승인됨답변: 가우시안 프로세스의 추가 기능 - 상태가 다음으로 변경되었습니다: 조사 중안녕 @Takumi_Saru , 이러한 제안과 요청에 대한 세부정보를 제공해 주셔서 감사합니다. 향후 릴리스에 포함될 수 있는지 연구 중입니다.
답변: 가우시안 프로세스의 추가 기능안녕 @Takumi_Saru , 동일한 매개변수 값을 강제하는 것의 유용성을 테스트하고 보여주는 데 도움이 되는 데이터가 고객에게 있습니까?
탐색을 위한 매개변수 값을 고정하는 것도 좋은 생각입니다. 그동안 그들은 수식을 편집하고 비교할 값 자체를 변경할 수 있었습니다. 하지만 이 방법을 사용하는 것은 약간 지루하므로 이 작업을 더 쉽게 만드는 것이 좋습니다.
답변: 가우시안 프로세스의 추가 기능@mia_stephens -산, @라이언파커 -산님, 답변 감사드립니다.
고객님께 확인해보니 아래와 같은 답변을 받았습니다.
--
구체적인 샘플 데이터를 제공할 수 없습니다.
설명변수마다 비선형성 정도가 크게 다른 경우는 상상하기 어렵기 때문에 실험적 처방을 다룰 때 공통 θ를 사용하는 경우가 많다.
공통 θ가 적절한 상황에서 각 설명변수에 대해 θ를 최적화한다면, 공통 θ에 맞는다면 문제가 없습니다.
그러나 우리의 경험에 따르면 데이터에 대한 강한 적합성으로 인해 각 θ가 매우 작은 값(너무 비선형)이 되는 경우가 많습니다.
구체적인 샘플 데이터를 제공할 수 없어서 죄송하지만, 장난감 데이터를 생성해 드릴 수 있습니다.
장난감 데이터를 원하시면 마감일을 알려주실 수 있나요?
--
답변: 가우시안 프로세스의 추가 기능@Takumi_Saru 장난감 데이터 세트는 매우 도움이 될 것이며 기한도 없습니다!
답변: 가우시안 프로세스의 추가 기능@라이언파커 -씨, 고객님께 장난감 데이터 작성을 부탁드리겠습니다.
장난감 데이터를 받으면 연락 드리겠습니다.
Re: 가우시안 프로세스의 추가 기능 - 상태가 다음으로 변경됨: 승인됨
