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예측 불확실성: MC Dropout & Conformal Prediction
Day 4: RUL 예측 (잔여수명 예측)
예측 불확실성: MC Dropout & Conformal Prediction
예지보전 — 설비 고장 예측 시스템 > Day 4: RUL 예측 (잔여수명 예측)
학습 목표
Monte Carlo Dropout으로 예측 불확실성을 추정할 수 있다 Conformal Prediction으로 신뢰 구간을 생성할 수 있다 불확실성 정보가 정비 의사결정에 어떻게 활용되는지 이해한다
예측 불확실성이 중요한 이유
"RUL = 50" 보다 "RUL = 50 +/- 10 (90% 신뢰)"가 의사결정에 유용하다.
[불확실성 활용]
Case A: RUL = 50, 신뢰구간 [45, 55]
→ 높은 확신. 50 cycle 후 정비 계획.
Case B: RUL = 50, 신뢰구간 [10, 90]
→ 불확실. 보수적으로 10 cycle 후 점검.아래 코드를 uncertainty.py로 저장하고 실행하세요.
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힌트 보기
- • MC Dropout은 학습 모드(train)로 여러 번 추론하여 분포를 추정한다
- • Conformal Prediction은 모델에 무관하게(model-agnostic) 유효한 신뢰구간을 제공한다
- • 불확실성이 높으면 보수적 판단(조기 점검)을 해야 한다
- • alpha=0.1은 90% 커버리지 목표, alpha=0.05는 95% 커버리지
AI로 학습하기 — 꿀팁
🧪MC Dropout 샘플링 횟수 설계 질문AI 학습 팁
AI에게 MC Dropout에서 샘플링 횟수(N)가 불확실성 추정 품질과 추론 지연에 미치는 트레이드오프를 물어보며 제조 실시간 환경에 맞는 설정값을 결정하세요.
제조 설비 RUL 예측에 MC Dropout을 쓸 때 샘플링 횟수 N을 얼마로 설정해야 해? N=10/50/100/500일 때 불확실성 추정 안정성과 추론 시간 트레이드오프를 설명하고, 실시간 알람 시스템(응답 <1초 제약)에서 실용적인 N값과 PyTorch 구현 예시를 알려줘.
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