베이지안 최적화 또는 이와 유사한 "한 번에 하나의 실험" 기법JMP 18에서 사용할 수 있는 "베이지안 최적화" 또는 이와 유사한 "한 번에 하나의 실험" 기법에 대해 더 자세히 알아보고 싶습니다.
또한, 베이지안 최적화 기능이 향후 JMP Pro 버전이 아닌 일반 JMP 플랫폼에서도 사용 가능해질 예정인가요?
감사해요!
데이터 탐색 및 시각화실험 설계제목: 베이지안 최적화 또는 이와 유사한 "한 번에 하나의 실험" 기법Bayes Op 플랫폼은 핵심적인 작업을 위해 JMP Pro의 다른 기능들에 의존합니다. 따라서 이 기능은 앞으로도 JMP Pro 버전의 기능으로 남을 가능성이 높습니다.
수행하려는 작업에 따라 최소한의 실험 횟수로 소규모 주효과 실험 설계(DOE)를 진행하는 것이 유용한 시작점이 될 수 있습니다. 그런 다음, 나중에 증강 설계(Augment Design)를 사용하여 활성 요인에 대한 고차항을 추가함으로써 반응 표면을 더욱 자세하게 나타낼 수 있습니다.
제목: 베이지안 최적화 또는 이와 유사한 "한 번에 하나의 실험" 기법안녕하세요 @JaromW 님 ,
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베이지안 최적화는 현재 JMP Pro 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. JMP Pro에서 베이지안 최적화에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 자료들을 참고하시기 바랍니다.
베이지안 최적화에 대한 간략한 이해는 다음 유튜브 영상(Bayesian Optimization Basics)을 통해서도 얻을 수 있습니다.
베이지안 최적화(제품/시스템을 매우 적은 반복 횟수로 최적화하는 것)를 최대한 활용하려면 양질의 정보를 담은 좋은 초기 데이터셋이 필수적입니다. 대부분의 사람들은 과거 데이터를 사용하지만, 사전 데이터가 없는 경우에는 실험설계(DoE)를 통해 대표성 있고 양질의 초기 데이터셋을 확보하는 것이 좋습니다. 요인이 많은 경우에는 소규모 스크리닝 설계를 사용하여 베이지안 최적화 반복에 중요한 요인을 선별하고, 요인이 적은 경우에는 소규모 공간 채움 설계(예: 라틴 하이퍼큐브)를 활용할 수 있습니다.
DoE와 BO는 상호 보완적이며, @Byron_JMP 님이 지적했듯이 DoE 환경에서도 소규모 설계를 통해 순차적으로 학습할 수 있는 많은 가능성이 있습니다.
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제목: 베이지안 최적화 또는 이와 유사한 "한 번에 하나의 실험" 기법베이지안 최적화와 관련하여 두 가지 질문/의견이 있습니다.
1. 제시된 해법이 최적해가 아닌지 확인할 방법이 있을까요?
2. 견고한 최적해를 탐지할 수 있는 방법이 있을까요?
제목: 베이지안 최적화 또는 이와 유사한 "한 번에 하나의 실험" 기법안녕하세요 @frankderuyck 님 ,
질문에 대한 몇 가지 생각을 말씀드리겠습니다.
- 자동으로 되는 것은 아닙니다. BO는 탐색이 완전히 이루어지지 않았거나, 응답 모델링의 난이도, 측정/실험 오차에 따라 최적해를 찾지 못하고 차선책에 갇힐 수 있습니다. 예를 들어 "자동" 모드만 사용하여 새로운 실행을 추가해 보았더니, BO 루프가 몇 번 실행 후 지역 최적점에 갇혀 도달해야 할 최적해라고 착각하는 현상이 발생했습니다. 따라서 최적해를 찾기 전에 탐색을 강화하기 위해 BO 루프 초반에 MaxPro 기준 실행을 여러 번 포함하는 것이 좋습니다.
- 답변은 같습니다. 예측 프로파일러나 설계 공간 프로파일러 같은 프로파일러와 그 옵션들(예: 민감도 지표 ), 그리고 다른 모델링 진단 도구들을 활용하면 최적해의 견고성을 시각화하고 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 최적해가 충분히 견고한지 확실히 확인하고 싶다면 (그리고 최적해가 어떤 조건에 대해 견고해야 하는지에 따라 다르겠지만), 소규모 견고성 설계 연구가 유용할 수 있습니다. 스테이트-이즈 의 견고성 설계 관련 블로그 시리즈를 참고하세요.
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제목: 베이지안 최적화 또는 이와 유사한 "한 번에 하나의 실험" 기법빅터님, 명확한 답변 다시 한번 감사드립니다! 최적의 경로가 아닌 언덕에서 길을 잃으면 곤란할 수 있죠. 최적의 경로를 따라 시작하지 않고 헤매다 보면 불필요한 이동을 하게 되어 더 많은 달리기를 해야 할 위험이 있다는 것을 이해했습니다. 만약 길을 잃었을 때, 최소한의 달리기로 최적의 경로로 돌아갈 수 있는 방향이 있을까요?
제목: 베이지안 최적화 또는 이와 유사한 "한 번에 하나의 실험" 기법안녕하세요 @frankderuyck 님 ,
이는 단순히 실행 횟수의 문제가 아니라, 달성하고자 하는 "진정한" 전역 최적값과 BO를 통해 찾은 최적값 사이의 거리의 문제이기도 합니다.
제 예시에서는 자동 모드(4회 실행 + 3회 과거 실행에 1회 추가 최적 훈련 실행)를 사용했을 때 최적값에 빠르게 수렴했지만, 최적값은 응답값이 3.5~3.6인 반면, "가이드" 모드(루프 시작 시 4회의 MaxPro 실행을 추가하여 총 8회 실행)에서는 최적값이 4.5(예상 최적값)로 나타났습니다. 즉, 자동 모드가 더 적은 실행 횟수로 더 빨리 해를 찾더라도, 이 해가 전역 최적값은 아닌 것으로 보입니다("가이드" 모드와는 달리).
제 생각에는 막혔을 때 최선의 방법은 MaxPro 기준을 적용하는 실행을 포함시켜 실험 공간 탐색을 강제하는 것입니다.
제목: 베이지안 최적화 또는 이와 유사한 "한 번에 하나의 실험" 기법또 다른 관점입니다. n차원 반응 표면을 생각해 보면, 수많은 국소 최대값이 존재하지만 전역 최적값은 하나입니다. 국소 최대값은 원하는 반응값을 나타내지만, 그 폭이 좁고 뾰족합니다. 즉, 모델 인자의 작은 변화에도 원하는 값에서 빠르게 벗어날 수 있습니다. 반면 전역 최대값은 평탄한 형태를 보입니다. 이는 모델 인자의 작은 변동에 대해 강건하거나 둔감하다는 것을 의미하기도 합니다(빅터가 언급한 블로그의 시나리오 II에 해당하는 것 같습니다). 국소 최대값에서 벗어나려면 레벨 설정을 하는 것이 아니라 다른 인자를 찾아야 합니다. 반응 표면을 바라보는 또 다른 차원입니다. 인자 선택은 n차원 공간을 가장 효율적으로 탐색하는 방법입니다. 따라서 설계 공간에서 어떤 방법을 사용하든 "레벨 설정을 이리저리 조정하는 것"은 설계 공간을 확장하는 것보다 효과가 떨어집니다.
또한, 제가 정의하는 강건함이란 요인 간 상호작용으로 인한 잡음이 없는 상태를 의미합니다. 강건성을 확보하기 위해서는 적어도 실험 기간 동안에는 잡음을 식별하고 조작해야 합니다. 강건한 설계를 가장 효율적으로 수행하려면 설계 요인 실험 중에 잡음 요인을 조작해야 합니다. 이는 순차적으로 진행될 수 없습니다. 즉, 설계 요인에 대한 최적 설정을 결정한 다음 잡음을 도입해서는 안 됩니다. 요인 간 잡음 상호작용을 추정할 수 있도록 두 과정을 동시에 진행해야 합니다. RCBD(랜덤화 설계)와 분할구 설계는 이러한 목적에 매우 적합합니다.
