베이지안 최적화에서의 사용자 정의 바람직성JMP Pro에서 다중 응답 베이지안 최적화를 시도하고 있습니다. 질문이 좀 엉뚱하다면 죄송합니다만, 각 응답에 대한 사용자 정의 선호도를 설정하고 여러 반복 작업에 적용하려면 어떻게 해야 하나요? "선호도 설정"을 사용할 때, 이 선호도가 실행/배치 선택 프로세스 또는 이후의 베이지안 최적화 반복 작업에 적용되는지 명확하지 않습니다.
예측 모델링 및 머신 러닝Re: 베이지안 최적화에서의 사용자 정의 바람직성안녕하세요 @올리버픽번 ,
응답의 바람직성을 설정하거나 수정한 후에는 증강 예측 프로파일러 (또는 모든 프로파일러 옆) 옆에 있는 빨간색 삼각형에서 "바람직성 저장" 옵션을 사용할 수 있습니다.
- 바람직한 원래 상황 :
기본 "최대 예상 개선"을 사용하여 추가된 실행에는 다음과 같은 요인 값이 있습니다.
- MODULUS의 바람직성을 변경하여 최소화한 다음, 바람직성을 저장하고 동일한 설정으로 플랫폼을 다시 시작합니다.
기본 추가 실행이 변경되었습니다.
따라서 질문에 완전히 답하자면, 바람직성을 변경해도 다음 반복에서 테스트할 포인트의 순위를 매기기 위해 생성된 후보 세트는 변경되지 않지만, 획득 함수와 바람직성 함수에 연결되므로 포인트의 순위와 선택은 변경됩니다.
DoE와 마찬가지로 베이지안 최적화 플랫폼은 열 속성(코딩, 설계 역할, 응답 제한 등)이나 테이블 스크립트(제약 조건 등)의 여러 메타데이터/정보를 활용하고 활용합니다.
내 대답이 명확했기를 바랍니다.
제목: 베이지안 최적화에서 사용자 정의 선호도에 관하여클리어 빅터님, 답변 감사합니다.
BayesOpt의 핵심이 최적화라는 점을 고려하면 다소 우회적인 방법처럼 느껴지지만, 작동은 잘 되고 있어서 만족스럽습니다. 앞으로 플랫폼을 실행하기 전에 응답 제한을 설정하는 것을 잊지 않아야겠습니다.
다시 한번 감사드립니다
올리버
