최적화

목차 개요 이번 포스트에서는 Response surface methodology (RSM) 반응표면법에 대해서 알아본다. 또한 전체적인 개념을 그려놓아야 이해가 쉽기에 로드맵 형식으로 작성해볼까 한다. 정의 RSM(Response Surface Methodology)은 시스템의 응답을 최적화하는데 사용되는 실험계획법과 회귀 모델링을 포함하는 방법론 그렇다. RSM은 Methodology 방법론이었다. 총 네가지의 프로세스를 거쳐 시스템 성능최적화와 응답 표현을 분석한다. 각 프로세스에 대해 (로드맵) Design of Experiments (DoE) 실험 데이터를 수집하기 위한 적절한 실험 설계를 선택하고 구성합니다. 이를 통해 시스템의 응답에 영향을 주는 주요 변수들과 그들 사이의 관계를 조사합니다. ..

목차 개요 이번 포스트에서는 최적화의 핵심 요소 중 하나인 결정변수에 대해 알아본다. 정의 결정변수는 최적화 문제에서 최적의 해를 찾기 위해 조절되어야 하는 변수 머신러닝에서 이 변수들은 모델의 매개변수(parameter)로 볼 수 있으며, 이 매개변수들의 값을 조절함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다. ML 최적화 과정에서의 역할 최적화 문제를 해결하는 과정에서 머신러닝 알고리즘에 의해 선택되는 변수이다. 당연하게도 머신러닝을 위한 모델을 만들 때에도 결정변수를 정확하게 정의하고 사용해야지 최적화 결과의 정확성과 성능이 좋게 나올수 있다. 예를 들어, 제조업체가 생산하는 제품의 가격을 최소화하는 문제를 예로 들면 결정변수는 생산량, 원재료 비용, 인건비 등의 변수가 될 수 있고 이러한 변수들을 모델링하..