[問題] 如何用ＭＬ調整實驗參數驗參數
作業系統:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...)
mac and win10 with anaconda
問題類別:(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...)
ML and DL
使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...)
python
問題內容:
大家好
小弟目前在自學python 跟ＭＬ
工作上希望能利用ＭＬ協助調整實驗參數
目前想找相關的實際例子來學習 但不太確定關鍵字或是相關的例子怎麼找
希望前輩們能提示
工作上 一個實驗控制的參數 有 x1 x2 x3...xn
輸出的指標可以做成一個 曲線 比如 Y vs T (比如多少溫度 就產出多少東西)
進行了許多次實驗還是條不到好的曲線
想詢問是否可以藉由模型跟期望的Y vs T曲線 來得到推薦的[x1, x2,...xn]？
自己本來想的是
每次實驗的輸入輸出資料整理成下面的結構
(Y1,Y2...Ym) and (T1, T2 ....Tm)畫出的曲線就是實驗指標
[ ]i i=第i次實驗
x1..xn 每次實驗有n個參數
Y1 T1...Ym Tm 輸出成果曲線有m個點
input output
[x1 x2...xn]1 [Y1 T1]1
[x1 x2...xn]1 [Y2 T2]1
[x1 x2...xn]1 [Y3 T3]1
[x1 x2...xn]1 [Y4 T4]1
. .
. .
. .
[x1 x2...xn]1 [Ym Tm]1
[x1 x2...xn]2 [Y1 T1]2
[x1 x2...xn]2 [Y2 T2]2
[x1 x2...xn]2 [Y3 T3]2
[x1 x2...xn]2 [Y4 T4]2
. .
. .
. .
[x1 x2...xn]2 [Ym Tm]2
. .
. .
. .
之後拿去用ＮＮ來train 可是這樣好像只能由輸入預測輸出
但不知道如何反向由一個假定的Y vs T 來得到推薦的[x1 x2...xn]
可能問得有點亂 希望前輩能指點
謝謝
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.109.217.28 (臺灣)
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