대리 모델

term_id: surrogate_model

Category: basic_concepts

Definition

기계 학습 및 최적화에서 대리 모델은 직접 평가하기 어려운 대상 함수의 대리자 역할을 합니다. 원래 모델의 입력-출력 쌍을 기반으로 훈련되어, 원본 모델의 행동을 효율적으로 모사합니다.

Summary

더 복잡하거나 계산 비용이 많이 들거나 접근하기 어려운 블랙박스 모델의 동작을 근사화하는 데 사용되는 단순화된 수학적 모델입니다.

Key Concepts

  • 모델 근사화
  • 블랙박스 최적화
  • 계산 효율성
  • 대리 모델

Use Cases

  • 하이퍼파라미터 최적화
  • 공학 설계 시뮬레이션 가속화
  • 복잡한 시스템의 민감도 분석

Code Example

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from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
import numpy as np

# Simple surrogate for a noisy function
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2.1, 3.9, 6.2, 7.8])

surrogate = GaussianProcessRegressor()
surrogate.fit(X, y)
prediction = surrogate.predict(np.array([[2.5]]))

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