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Bayesian 최적화 — Optuna로 공정 조건 최적화
Day 3: 공정 최적화
Bayesian 최적화 — Optuna로 공정 조건 최적화
생산 최적화 — 스마트 팩토리 AI > 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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