건물, 확인, 검증, 1 부 탐색 : 스마트 피망 슬롯 (피망 슬롯자 용)

1. 스마트 피망 슬롯이란 무엇입니까?

설계 공간 검색 및 예측 모델링의 효율성은 적절한 방법의 피망 슬롯에 크게 의존하는 것으로 잘 알려져 있습니다. 최적화 알고리즘의 내부 매개 변수를 조정하고 적절한 예측 모델링 기술을 수동으로 검색하는 것은 시간이 많이 걸리고 성공으로 이어지지 않습니다.

스마트 선택 기능은 주어진 문제 및 데이터 유형에 대해 가장 효율적인 솔루션을 자동으로 선택하는 Pseven Desktop의 설계 공간 탐색 및 예측 모델링 도구에 포함 된 기술입니다. 스마트 선택은 기술적 복잡성을 숨겨 피망 슬롯자가 엔지니어링 문제 자체에 집중할 수 있도록합니다. 이를 통해 수학 전문가가 아닌 경우에도 설계 공간 탐색 및 예측 모델링에서 전문가 수준의 수학을 피망 슬롯할 수 있습니다.

예를 들어, 예측 모델링에서도 기본 설정조차도 Scikit-Learn, XGBoost 및 GPY와 같은 잘 알려진 오픈 알고리즘보다 근사 품질이 높으며 짧은 시간 내에 예측 모델을 구축 할 수 있습니다.

2. 스마트 피망 슬롯 애플리케이션 예 : 정적 믹서 최적화

Pseven 데스크탑 패키지의 분석 샘플에서 간단한 정적 믹서를 가져옵니다. DOE (실험 설계) 기능을 피망 슬롯하여 샘플 데이터를 피망 슬롯하여 대략적인 모델을 만들면 원하는 프로세스를 확인할 수 있습니다.

• 입력 (4 파라미터) : 노즐 각도, 노즐 직경, 유속 1, 유속 2
• 출력 (2 매개 변수) : 유체 온도, 압력 손실

2-1 입력 데이터 정보

샘플에는 정보가 최소화되지만 더 많은 데이터가 있으면 대략적인 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

• 유효성 검사를위한 테스트 데이터 세트 (기본적으로 크로스 검증이 적용 됨)
• 훈련 샘플에서 입력 데이터의 가중치
• 훈련 샘플에서 출력 노이즈의 분산
• 범주 형 변수 표시
• 훈련 샘플, 데이터 샘플 용 데이터 필터 (특이 치 제외)

2-2 고급 팁

도메인 지식, 모델 요구 사항, 시간/품질 제약 조건의 세 그룹에 대해 더 고급 힌트를 설정할 수 있습니다.

① 원하는 프로세스에 대한 도메인 지식

사전 지식의 적용은 탐색 할 설계 공간의 범위를 제한하여 교육 시간을 줄이고 최종 모델의 예측 성능을 향상시킵니다.

• 프로세스는 비선형 또는 불연속
• 입력 데이터의 노이즈로드
• 출력 데이터 간의 추세와 상관 관계

② 모델 요구 사항

• 모델이 매끄럽고 (차별화 가능한) 근사 함수가되어야합니까
• 예측 불확실성을 평가할 수 있어야합니까
• 모델은 출력이 NAN 인 데이터 포인트 근처의 영역의 훈련 샘플에서 NAN을 반환하여 교육 데이터를 정확하게 재현해야합니까 (유효하지 않은 데이터).

③ 시간 제약 및 품질 관리 : 시간 및 품질 트레이드 오프

• 이 샘플 사례에서, 수용 가능한 품질로 크로스 검증으로 R2 = 0.99를 정의
• 계산을 수행하기위한 시간 제한 : 매일 밤 수행

인터페이스에서 태그로 설정 한 힌트를 볼 수 있습니다.

스마트 피망 슬롯 알고리즘은 사전 지식, 모델 요구 사항 및 설정 한 시간/품질 트레이드 오프로 피망 슬롯을 시작합니다.

• ① 내부 검증 (교육 데이터를 통한 교차 검증)
• ② 테스트를 위해 조각으로 나뉘어 진 훈련 샘플의 일부 피망 슬롯
• ③ 훈련 샘플과 별개의 테스트 데이터 세트 피망 슬롯
  최적의 모델은 각 출력 변수를 벡터 (다차원)로 출력하여 구성됩니다.

2-3 수동 모드 vs 스마트 피망 슬롯

근사 기술에 대해 더 많이 배우고 자하는 핵심 피망 슬롯자의 경우 모든 항목을 설정할 수있는 수동 모드도 있습니다. 그러나 스마트 선택은 종종 수동 모드와 동일하거나 더 큰 근사 정확도를 갖습니다.

2-4 추가 기능

대략적인 모델을 구성한 후 모델 유효성 검사기를 피망 슬롯하고 스무딩 추가 및 다른 형식 (예 : C, Octave, FMI)의 추가 유효성 검사를 통해 새 데이터를 검증하고 다른 모델과 비교할 수 있습니다.

이 Pseven Desktop 기술 정보 칼럼에서 1 부로 스마트 선택 기능과 응용 프로그램 예제를 도입했습니다. 다음에 우리는 모델 품질 (예측 성능)을 평가하고 다른 모델과 비교하는 대화식 분석 도구 인 Model Validator를 설명합니다. 참조 데이터에 대해 모델을 테스트하고 오류 플롯과 통계 데이터를 피망 슬롯하여 모델 정확도를 확인할 수 있습니다. 또한, 구성, 검증 및 탐색에서 3 부에서는 "모델 내부"를보고 대화식 시각화 도구 인 Model Explorer를 피망 슬롯하여 모델의 동작을 탐색하는 방법을 설명합니다.