베이지안 최적화

반응 변수 최적화를 위한 요인 설정 탐색

베이지안 최적화 플랫폼은 JMP Pro에서만 사용할 수 있습니다.

베이지안 최적화 플랫폼은 하나 이상의 반응 변수를 최적화하기 위해 반복적 학습 기법을 사용합니다. 이 기법은 추가적인 데이터 수집과 데이터 수집 중단 시점에 대한 지침을 제공합니다. 이 플랫폼을 사용하면 다양한 유형의 공정 및 제품 개발에 필요한 시간과 리소스를 줄일 수 있습니다.

각 반응 변수에 대해 기존 훈련 데이터 집합에 가우시안 과정 모형을 적합시킵니다. 이 데이터 집합은 과거 데이터나 초기 실험 런 집합에서 가져올 수 있습니다. 그런 다음 가우시안 과정 모형의 예측값과 예측 불확도 측도 및 반응 목표를 사용하여 획득 함수 집합을 생성합니다. 또한 공간 채움 설계를 사용하여 후보 집합이라고 하는 새로운 요인 조합 집합을 생성합니다. 수동 또는 자동 기법을 사용하여 이 후보 집합 중에서 원래 데이터에 추가할 새로운 요인 조합을 선택합니다. 이 집합을 런 배치라고 합니다. 이 런 배치에 대한 새로운 데이터가 수집되면 베이지안 최적화 플랫폼을 다시 실행하여 모형을 업데이트하고 새로운 런 배치를 찾습니다. 이 과정은 반응 목표가 충족되고 최적의 요인 설정 조합을 찾을 때까지 반복할 수 있습니다.

그림 18.1 베이지안 최적화 보고서 

목차

베이지안 최적화의 예

베이지안 최적화 플랫폼 시작

데이터 형식

베이지안 최적화 보고서

배치 선택 탭

베이지안 최적화 배치 사용자 정의 도구

후보 집합

현재 배치

베이지안 최적화 플랫폼 옵션

베이지안 최적화 모형 요약 보고서 옵션

베이지안 최적화 배치 사용자 정의 도구 보고서 옵션

후보 집합 보고서 옵션

각 반응의 가우시안 과정 모형 옵션

요인 제약 조건이 있는 베이지안 최적화 플랫폼의 추가 예