베이지안 최적화 배치 사용자 정의 도구
"베이지안 최적화 배치 사용자 정의 도구" 보고서에서는 새로운 실험 런 선택을 사용자 정의할 수 있습니다. 이 보고서에는 두 개의 예측 프로파일러와 다양한 조건에서 요인 설정을 최적화하기 위한 옵션 집합이 포함되어 있습니다. 이 보고서를 사용하면 각 반응에 적합된 가우시안 과정 모형을 활용하여 획득 함수를 실행하고, 다음 반복 실험 배치(실험 런)에 포함할 표본 점을 수동으로 선택할 수 있습니다. 또한 프로파일러 바로 가기 옵션을 사용하여 다양한 최적화 목표에 맞는 요인 조합을 찾을 수 있습니다.
현재 프로파일러 설정 배치 추가
현재 프로파일러 요인 설정을 후보 집합에 추가하고 현재 확대 배치의 런으로 포함합니다.
팁: 프로파일러를 수동으로 업데이트하거나 프로파일러 바로 가기 버튼을 사용한 후 이 옵션을 사용하십시오.
프로파일러 바로 가기
다양한 조건에서 최적의 요인 설정을 찾기 위한 옵션을 제공합니다. 각 옵션은 "확대 획득 함수 프로파일러"에 있는 반응 중 하나에 해당합니다. 모든 획득 함수는 확대 모형을 기반으로 합니다. 식별된 런을 현재 런 배치에 추가하려면 "현재 프로파일러 설정 배치 추가" 버튼을 사용합니다.
베이지안 만족도 최대화
결합 만족도 함수의 사후 평균을 최대화하는 요인 설정을 찾습니다. 이 옵션은 현재 모형과 관측된 반응을 기준으로 최적의 설정을 찾습니다. 마지막 반복 계산 종료 시 모형이 제안하는 최적 설정을 찾으려면 이 옵션을 사용하십시오.
베이지안 만족도 표준편차 최대화
훈련 데이터와 현재 배치를 통합하는 만족도 분포의 사후 표준편차를 최대화하는 요인 설정을 찾습니다. 이 옵션은 요인 공간을 순차적으로 탐색합니다. 배치 크기가 1보다 크고 모형이 반응을 잘 적합하는 경우 이 옵션을 사용합니다.
다중 모형 표준편차 최대화
모든 모형에 대한 전체 예측 표준편차를 최대화하는 요인 설정을 찾습니다. 이 옵션은 모형 기반 탐색 단계로, 다음 반복에서 최악 모형 예측 불확도를 최소화하는 요인 설정을 도출합니다. 배치 크기가 1보다 크고, 요인 범위의 극단에 있는 점이 포함되도록 요인 공간을 탐색하려는 경우 이 옵션을 사용합니다.
MaxPro 기준 최대화
MaxPro(최대 투영) 기준을 최대화하는 요인 설정을 찾습니다. 이 옵션은 요인 공간에 대한 모형 독립적(model-free) 탐색으로, 훈련 데이터와 현재 배치 모두에서 요인 설정이 중복되는 것을 방지합니다. 하나 이상의 모형이 잘 적합되지 않는 경우 배치 크기에 관계없이 이 옵션을 사용합니다.
기대 이익 최대화
훈련 데이터와 현재 배치를 모두 사용하는 베이지안 만족도 모형의 기대 이익이 가장 큰 요인 설정을 찾습니다. 이 옵션은 요인 공간 탐색과 현재 모형 정보 활용 사이의 균형을 맞춥니다. 모형 적합도가 최소 수용 가능한 모형 적합도 임계값을 초과하는 경우 모든 배치 크기에 대해 이 옵션을 사용합니다. 플랫폼의 자동화 알고리즘은 기본적으로 0.25 임계값을 사용합니다.
팁: 기대 이익 최대화는 배치당 한 번만 사용하는 것이 좋습니다.
신뢰 상한 최대화
훈련 데이터와 현재 배치를 모두 사용하는 베이지안 만족도 모형의 신뢰 상한이 가장 큰 요인 설정을 찾습니다. 이 옵션은 요인 공간 탐색과 현재 모형 정보 활용 사이의 균형을 맞춥니다. 모형 적합도가 최소 수용 가능한 모형 적합도 임계값을 초과하는 경우 모든 배치 크기에 대해 이 옵션을 사용합니다. 플랫폼의 자동화 알고리즘은 기본적으로 0.25 임계값을 사용합니다. 이를 UCB 기준이라고도 합니다.
최적 훈련 시점 복원
요인 설정을 관측 만족도가 가장 높은 훈련 행의 요인 설정으로 되돌립니다. 초기 보고서에서 이러한 요인 설정은 "확대 획득 함수 프로파일러"에 표시됩니다. 프로파일러를 변경한 후 훈련 데이터 집합에서 관측된 최적 런의 설정으로 돌아가려면 이 옵션을 사용합니다.
확대 획득 함수 프로파일러
이 섹션에는 확대 획득 함수에 대한 예측 프로파일러가 포함되어 있습니다. 기본적으로 확대 베이지안 만족도 반응만 표시됩니다. 이것은 가우시안 과정 모형의 만족도에 대한 사후 분포 평균입니다. 평균 주변 구간은 훈련 데이터에 적합된 모형뿐만 아니라 현재 배치의 런 추가로 인해 예상되는 변동성 감소도 고려합니다. "프로파일러 바로 가기" 섹션에서 옵션을 선택하면 프로파일러에 표시된 반응이 업데이트됩니다. 모든 확대 획득 함수에 대한 프로파일러를 보려면 "획득 함수 전환" 옵션을 사용합니다. 예측 프로파일러에 대한 자세한 내용은 프로파일러의 "프로파일러"에서 확인하십시오.
확대 예측 프로파일러
이 섹션에는 각 반응 변수에 대한 예측 프로파일러가 포함되어 있습니다. 표준편차를 보려면 "예측 표준편차 전환" 옵션을 사용합니다. 예측 프로파일러에 대한 자세한 내용은 프로파일러의 "프로파일러"에서 확인하십시오.
참고: 확대 획득 함수 프로파일러와 확대 예측 프로파일러는 서로 연결되어 있습니다. 한 프로파일러에서 요인 설정을 변경하면 다른 프로파일러에도 적용됩니다.
빨간색 삼각형 메뉴 옵션에 대한 내용은 베이지안 최적화 배치 사용자 정의 도구 보고서 옵션에서 확인하십시오.