[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,90 +1,245 @@
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id: wiki-2026-0508-black-box-optimization
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title: Black Box Optimization
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title: Black-Box Optimization
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [BBO-001]
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aliases: [블랙박스 최적화, derivative-free optimization, BBO, Bayesian optimization, CMA-ES, gradient-free]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: ["Optimization|[Optimization", algorithm, machine-learning, black-box, Heuristics]
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confidence_score: 0.92
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verification_status: applied
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tags: [optimization, bayesian-optimization, cma-es, hyperparameter-tuning, automl, gradient-free, derivative-free]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: Python
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framework: Optuna / scikit-optimize / Ray Tune / BoTorch / nevergrad
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# Black-Box Optimization (블랙박스 최적화)
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# Black-Box Optimization
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "내부 원리는 몰라도, 입력과 출력만으로 최선의 답을 찾아내라" — 시스템의 내부 수학적 모델이나 기울기(Gradient) 정보를 알 수 없을 때, 관측된 데이터를 바탕으로 목적 함수를 최적화하는 기법.
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 gradient X 의 best 의 search"**. 매 expensive function (1 trial = hour) 의 minimum sample 의 best. 매 hyperparameter / drug / robotics / circuit design 의 standard. 매 Bayesian Optimization (GP) 의 dominant.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 목적 함수의 미분값을 구할 수 없는 환경에서, 효율적인 샘플링과 전역 탐색 전략을 통해 최적의 파라미터 조합을 찾는 탐색 패턴.
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- **주요 기법:**
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- **Bayesian Optimization:** 가우시안 프로세스 등을 통해 목적 함수의 모양을 추정하고, 다음 샘플링 지점을 결정 (가장 널리 쓰임).
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- **Genetic Algorithms:** 자연 선택의 원리를 이용하여 해를 진화시킴.
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- **Simulated Annealing:** 확률적 탐색을 통해 지역 최적해 탈출.
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- **Random [[Search|Search]] / Grid Search:** 가장 단순한 형태의 탐색.
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- **응용 분야:** 하이퍼파라미터 튜닝(AutoML), 신약 설계, 로봇 제어 정책 최적화 등.
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## 📖 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 미분 가능한 환경에서의 경사 하강법에 의존하던 방식에서, 미분이 불가능하거나 연산 비용이 매우 비싼 실제 시스템 최적화로 영역 확장.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 에이전트 모델 하이퍼파라미터 최적화 시, 베이지안 최적화 기반의 블랙박스 기법을 사용하여 적은 시행횟수로 최적의 설정을 찾음.
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### 매 setting
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- 매 f(x): 매 expensive (분 ~ 일).
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- 매 gradient X 또는 매 noisy.
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- 매 budget 매 limited (10-1000 trial).
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- 매 goal: min/max f.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Bayesian-Inference, [[Evolutionary-Computation|Evolutionary-Computation]], [[Simulated-Annealing|Simulated-Annealing]], HyperParameter-Optimization
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Black-Box-Optimization.md
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### 매 method
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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#### Random / Grid search
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- 매 simple, 매 baseline.
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- 매 random > grid (high-dim).
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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#### Bayesian Optimization (BO)
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- 매 surrogate model (Gaussian Process / TPE) 의 fit.
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- 매 acquisition function (EI, UCB, PI) 의 next 결정.
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- ✅ 매 sample-efficient.
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- ❌ 매 GP scale O(N³).
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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#### Evolutionary
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- **CMA-ES**: 매 covariance matrix adaptation. 매 continuous.
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- **GA**: 매 discrete.
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- **Differential Evolution**: 매 robust.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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#### Simulated Annealing
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- 매 random walk + 매 cooling schedule.
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- 매 escape local min.
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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#### Population-based
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- **Particle Swarm** (PSO).
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- **Population-Based Training** (PBT, DeepMind).
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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#### TPE (Tree-structured Parzen Estimator)
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- 매 Optuna default.
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- 매 conditional parameter OK.
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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#### NES (Natural Evolution Strategy)
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- 매 OpenAI ES.
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- 매 distributed-friendly.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### 매 acquisition function (BO)
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- **Expected Improvement (EI)**: 매 expected gain over best.
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- **UCB** (Upper Confidence Bound): 매 exploit + explore (κ).
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- **PI** (Probability of Improvement): 매 simple.
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- **TS** (Thompson Sampling): 매 sample posterior.
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- **q-EI**: 매 batch parallel.
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### 매 응용
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1. **Hyperparameter tune**: 매 Optuna, 매 Ray Tune.
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2. **AutoML**: 매 architecture + hyperparam.
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3. **Drug discovery**: 매 molecule design.
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4. **Robotics**: 매 policy parameter.
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5. **A/B test**: 매 thompson sampling.
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6. **Material design**: 매 alloy composition.
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7. **Compiler**: 매 optimization flag.
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8. **NN architecture search**: NAS.
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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### 매 high-dim / structured
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- **Trust Region BO**: 매 local search.
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- **Multi-fidelity**: 매 cheap proxy.
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- **Constraint BO**: 매 feasibility constraint.
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- **Multi-objective**: 매 Pareto front.
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- **Categorical / mixed**: 매 SMAC, 매 TPE.
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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### 매 modern compute
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- **Parallel batch**: 매 q-acquisition.
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- **Async**: 매 worker 의 done 의 즉시 propose.
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- **Warm-start**: 매 prior task 의 transfer.
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- **Multi-fidelity** (Hyperband, BOHB): 매 budget allocation.
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||||
```text
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# TODO
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## 💻 패턴
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### Optuna (TPE)
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||||
```python
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import optuna
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def objective(trial):
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||||
lr = trial.suggest_float('lr', 1e-5, 1e-1, log=True)
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||||
n_layers = trial.suggest_int('n_layers', 1, 5)
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||||
optimizer = trial.suggest_categorical('optimizer', ['adam', 'sgd'])
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||||
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||||
model = build(n_layers, lr, optimizer)
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||||
return train_and_eval(model)
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||||
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||||
study = optuna.create_study(direction='minimize')
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||||
study.optimize(objective, n_trials=100, n_jobs=4)
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||||
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||||
print(study.best_params, study.best_value)
|
||||
```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### scikit-optimize (GP-BO)
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||||
```python
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||||
from skopt import gp_minimize
|
||||
from skopt.space import Real, Integer, Categorical
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||||
|
||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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||||
space = [
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||||
Real(1e-5, 1e-1, prior='log-uniform', name='lr'),
|
||||
Integer(1, 10, name='depth'),
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||||
Categorical(['relu', 'gelu'], name='activation'),
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||||
]
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
result = gp_minimize(
|
||||
objective,
|
||||
space,
|
||||
n_calls=50,
|
||||
acq_func='EI',
|
||||
random_state=42,
|
||||
)
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||||
print(f'best: {result.x}, value: {result.fun}')
|
||||
```
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||||
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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||||
### CMA-ES (continuous)
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||||
```python
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import cma
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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def objective(x):
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return sum(xi**2 for xi in x) # 매 minimize
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
es = cma.CMAEvolutionStrategy(x0=[1.0]*10, sigma0=0.5)
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||||
es.optimize(objective, iterations=100)
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||||
print(es.result.xbest)
|
||||
```
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||||
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||||
### BoTorch (PyTorch BO)
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||||
```python
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import torch
|
||||
from botorch.models import SingleTaskGP
|
||||
from botorch.fit import fit_gpytorch_mll
|
||||
from botorch.acquisition import ExpectedImprovement
|
||||
from botorch.optim import optimize_acqf
|
||||
from gpytorch.mlls import ExactMarginalLogLikelihood
|
||||
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||||
# 매 X, Y 의 train data
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||||
gp = SingleTaskGP(X, Y)
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||||
mll = ExactMarginalLogLikelihood(gp.likelihood, gp)
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fit_gpytorch_mll(mll)
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||||
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||||
ei = ExpectedImprovement(model=gp, best_f=Y.max())
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||||
candidate, _ = optimize_acqf(
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||||
ei, bounds=bounds, q=1, num_restarts=10, raw_samples=512,
|
||||
)
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# 매 candidate 의 evaluate → 매 GP 의 update.
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||||
```
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||||
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### Hyperband / BOHB (multi-fidelity)
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||||
```python
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from ray import tune
|
||||
from ray.tune.schedulers import HyperBandScheduler
|
||||
|
||||
scheduler = HyperBandScheduler(metric='loss', mode='min')
|
||||
analysis = tune.run(
|
||||
train_fn,
|
||||
config={'lr': tune.loguniform(1e-5, 1e-1)},
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||||
scheduler=scheduler,
|
||||
num_samples=100,
|
||||
resources_per_trial={'gpu': 1},
|
||||
)
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||||
```
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||||
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||||
→ 매 cheap (low epoch) 의 explore + 매 promising 의 더 exploit.
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### Multi-objective (Pareto)
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||||
```python
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import optuna
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||||
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||||
def objective(trial):
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x = trial.suggest_float('x', 0, 5)
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y = trial.suggest_float('y', 0, 5)
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||||
return x**2, (x-2)**2 + y**2 # 매 둘 다 minimize
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||||
study = optuna.create_study(directions=['minimize', 'minimize'])
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||||
study.optimize(objective, n_trials=100)
|
||||
# 매 Pareto front 의 visualize.
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||||
optuna.visualization.plot_pareto_front(study).show()
|
||||
```
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## 🤔 결정 기준
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| 상황 | Method |
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|---|---|
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| Hyperparam (medium budget) | Optuna (TPE) |
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| Hyperparam (small budget) | GP-BO (skopt / BoTorch) |
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| Continuous high-dim | CMA-ES |
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| Discrete + continuous | TPE / SMAC |
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| Multi-fidelity | BOHB / Hyperband |
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| Distributed / async | Ray Tune |
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| RL policy | CMA-ES / OpenAI ES |
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| Multi-objective | NSGA-II / qNEHVI |
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**기본값**: Optuna 의 baseline. 매 small budget 가 BoTorch.
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## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Optimization]] · [[AutoML]] · [[Hyperparameter-Tuning]]
|
||||
- 변형: [[Bayesian-Optimization]] · [[CMA-ES]] · [[Genetic-Algorithm]] · [[Simulated-Annealing]] · [[TPE]]
|
||||
- 응용: [[Optuna]] · [[Ray-Tune]] · [[BoTorch]] · [[scikit-optimize]] · [[nevergrad]]
|
||||
- 변형 (high-dim): [[Trust-Region-BO]] · [[BOHB]] · [[Hyperband]]
|
||||
- Adjacent: [[Gaussian-Process]] · [[Acquisition-Function]] · [[NAS]]
|
||||
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 expensive function. 매 hyperparameter tune. 매 gradient 없는 system. 매 design space search.
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**언제 X**: 매 cheap function (gradient 더 fast). 매 closed-form solution.
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## ❌ 안티패턴
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- **Grid search high-dim**: 매 curse of dimensionality.
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- **Acquisition 의 always EI** (high-noise): 매 UCB 가 좋음.
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- **No warm-start (related task)**: 매 sample waste.
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- **GP 의 1000+ trial**: 매 cubic scale.
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- **No multi-fidelity** (cheap proxy 가능): 매 budget waste.
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- **Single objective (multi-criteria 의 case)**: 매 weight 의 wrong.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Snoek et al. BO, Hansen CMA-ES, Optuna paper).
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||||
- 신뢰도 A.
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||||
- Related: [[Bayesian-Optimization]] · [[CMA-ES]] · [[AutoML]] · [[Optuna]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — methods + acquisition + 매 Optuna / BoTorch / CMA-ES code |
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Reference in New Issue
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