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Optuna 로 하는 Bayesian 최적화
Day 3: 공정 최적화
Optuna 로 하는 Bayesian 최적화
스마트 팩토리 최적화 > Day 3: 공정 최적화
학습 목표
- Bayesian 최적화의 원리(탐색 vs 활용)를 이해한다
- Optuna로 공정 파라미터를 최적화한다
- 최적화 과정을 시각화하고 해석한다
Bayesian 최적화
Optuna로 최소 실험 횟수로 최적 조건을 찾습니다.
pip install optuna plotly
python bayesian_opt.py에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • Bayesian 최적화는 탐색(exploration)과 활용(exploitation)의 균형
- • Optuna는 TPE(Tree-structured Parzen Estimator) 알고리즘 사용
- • 50회면 대부분 수렴 -- 실제 실험 50회는 충분히 현실적
정답 보기
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AI로 학습하기 — 꿀팁
Optuna 목적함수 엣지케이스 검증AI 학습 팁
AI에게 Optuna objective 함수 코드를 보여주고 탐색 범위 경계값·NaN 반환·목적함수 노이즈 처리 결함을 찾아달라고 하세요.
아래 Optuna 제조 공정 최적화 코드의 objective 함수를 리뷰해줘. 온도·압력·속도 경계값에서의 동작, 시뮬레이터가 NaN을 반환할 때 처리 방식, 노이즈가 있는 목적함수에서 과적합 여부를 점검하고 개선 코드를 제안해줘.
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