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DOE + AI 하이브리드 최적화
Day 3: 공정 최적화
DOE + AI 하이브리드 최적화
생산 최적화 — 스마트 팩토리 AI > Day 3: 공정 최적화
학습 목표
pyDOE2로 실험 계획을 생성할 수 있다 DOE 결과에 ML 서로게이트 모델을 학습시킨다 서로게이트 모델로 최적 공정 조건을 탐색한다
DOE + ML 최적화
pyDOE2로 실험 설계 후 ML 모델로 최적 조건을 찾습니다.
pip install pyDOE2 scikit-learn matplotlib
python doe_ai.py에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • ff2n(3)은 3인자 2수준 Full Factorial (-1/+1 코딩)
- • 서로게이트 모델은 실험 비용 없이 전체 공간을 예측
- • GradientBoosting이 소규모 데이터에서 잘 작동
정답 보기
에디터 로딩 중...
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖pyDOE2 실험계획 코드 생성AI 학습 팁
AI에게 공정 인자 수와 수준을 알려주면 pyDOE2 중심합성설계(CCD)부터 ML 서로게이트 모델 학습 코드까지 생성해줍니다.
사출 성형 공정의 온도·압력·속도 3인자 최적화를 위해 pyDOE2로 중심합성설계(CCD) 실험 계획을 생성하고, 실험 결과에 RandomForest 서로게이트 모델을 학습시키는 코드를 작성해줘. scipy.optimize로 최적 조건을 찾는 부분까지 포함해줘.
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