가볍고 폭신한 컵케이크에는 거부할 수 없는 매력이 있죠! 언뜻 보기에는 이 맛있는 디저트들이 간단해 보일지 몰라도, 제빵사들은 완벽한 레시피를 만들려면 까다로운 테스트가 필요하다는 걸 잘 알고 있습니다.
예전에는 발효 과정을 마스터하는 데 애를 먹었습니다. 컵케이크는 가볍고 스펀지 같은 질감을 만들기 위해 반죽 안에 기포가 필요합니다. 보통 두 가지 방법으로 발효를 시키는데, 베이킹파우더를 사용하는 것과 계란과 설탕을 섞는 것입니다.
연구 질문: 컵케이크의 가벼운 품질을 손상시키지 않고 최대한의 팽창을 얻기 위해 필요한 이상적인 혼합 시간(계란과 설탕)과 적정한 베이킹파우더 양은 얼마인가?
왜 베이킹에 베이지안 최적화를 사용하나요?
이 기능을 사용하는 주된 이유는 컵케이크를 여러 번 굽는 데 시간이 많이 걸리기 때문입니다! 베이지안 최적화는 능동적이고 적응적인 학습을 사용하므로 불필요한 테스트를 줄일 수 있습니다. 또한 컵케이크는 작은 변화에도 반응합니다. 기존의 실험 설계는 목표 최적 영역을 "간과"할 수 있습니다.
응답/목표
- 최대 높이(cm) : 2~6cm
- 무게 최소화(oz) : 0.5-3oz
요인들
- 계란과 설탕의 혼합 시간(분) : 1~10분으로 제한
- 베이킹파우더(oz) : 0.01-0.15oz로 제한
이 연구의 레시피는 표준 주방 저울을 사용하여 온스 단위로 변환되었습니다. 베이킹파우더를 제외한 모든 재료는 일정하게 유지되었습니다.
레시피
| 계란 |
0.9온스 |
| 버터 |
1온스 |
| 우유 |
2.25온스 |
| 밀가루 |
2.25온스 |
| 베이킹파우더 |
다양함 (0.08온스) |
| 소금 |
0.02온스 |
| 설탕 |
1.5온스 |
절차
JMP Pro의 베이지안 최적화 플랫폼에서 지정한 시간 동안 핸드 믹서로 계란과 설탕을 섞습니다. 다음으로, 녹인 버터, 우유, 가루 재료를 계란과 설탕에 섞습니다. 소량의 가루 재료를 젖은 혼합물에 넣고 30초를 넘지 않도록 섞습니다.
컵케이크 래퍼에 반죽 50g을 넣고 베이킹 트레이에 놓습니다. 컵케이크를 175°C(350°F) 오븐에서 25분간 굽습니다.
베이킹 트레이에서 컵케이크를 꺼내 표준 자를 사용하여 높이(cm)를 측정합니다. 주방용 저울(포장지 포함)을 사용하여 무게를 온스 단위로 측정합니다.
결과를 기록하고 다음 실험을 시작합니다.
결과
두 번의 초기 실험을 과거 데이터로 사용하여 최적의 혼합 시간과 베이킹파우더 양을 얻기 위해 베이지안 최적화를 6번 반복해야 했습니다. 아래 데이터 표를 참조하세요.
베이지안 최적화 의 가장 좋은 시도: 계란과 설탕을 9분간 섞고 베이킹파우더 0.12온스를 첨가했습니다. 이 양으로 실험한 결과, 무게는 줄었지만 키가 큰 컵케이크가 탄생했습니다.
The winner (with icing)!The winner (with icing)!The winner (with icing)!The winner (with icing)!The winner (with icing)!우승자(아이싱 포함)!
Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.실험적으로 만든 컵케이크입니다. 높이 차이가 0.8~1.5cm인 것을 확인해 보세요.
결론
베이킹 과정에서 불가피한 측정 오차가 있었음에도 불구하고, 베이지안 최적화 가 만든 최종 컵케이크는 매우 맛있었습니다.:smiling_face_with_smiling_eyes: 컵케이크는 키가 크고 통풍이 잘 돼서 생일 파티에 딱 맞았어요!
전반적으로, 이 베이킹 세션은 컵케이크 높이를 최대화하고 무게를 최소화하는 목표를 달성하여 "달콤한" 성공이었습니다. 이 간단한 예는 JMP Pro에서 베이지안최적화 기능을 활용한 수많은 사례 중 하나입니다.
데이터 기반 실험 최적화의 아주 훌륭하고 간단한 예시입니다. 정말 마음에 들어요.
매우 훌륭하고 간단한 사용 사례입니다 @브래들리_보웬 , 공유해주셔서 감사합니다!
베이지안 최적화는 반복적인 특성을 가지고 있어 알고리즘의 메커니즘과 내부 작동 방식을 더 잘 이해할 수 있도록 애니메이션으로 시각화하는 데 매우 쉽고 빠르게 활용할 수 있습니다.
귀하의 데이터 세트를 재생성하고 실험 공간에서 알고리즘이 추천한 지점을 보여주는 버블 플롯을 만들었으며, 높이 반응에 대한 예측 공식을 배경 이미지로 사용했습니다.
예측된 표면 반응이 추가된 점과 더 많은 정보에 따라 어떻게 변하는지, 또는 실험 공간에서 예측된 분산을 어떻게 줄일 수 있는지 보여주는 것도 가능합니다.
@bradley_bowen 님 , 잘하셨어요. 베이지안 최적화가 베이킹 같은 것에도 적용될 수 있다는 걸 보는 게 참 좋네요!
@빅터_G - 시각화에 대한 좋은 팁이네요. 저도 그 아이디어를 훔칠 수도 있을 것 같아요.:)
