제조 공정에 따른 예측 모델 만들기. 그런데 어텐션 구조를 적용한...

핫하다 못해 녹아 내리고 있는 LLM이랑 각종 컨퍼런스를 보고 있으니 제가 일하는 분야에도 가져올 수 있을 것 같은데 구현된 코드는 못찾겠고 제가 아는 고수분들은 여기 다 계시는것 같아서 글 올립니다.

일단 가져오는 데이터들이 엉망이라 게더링은 제가 힘 닿는대로 열심히 해야할 것 같고...

여기서부터 만들고 싶은 모델입니다***
초기화 - 초기 데이터 테이블입니다.
1차 예측 - 초기 데이터 테이블+1차로 추가된 데이터들
2차 예측 - 1차 예측 + 2차 데이터 테이블

이런 방식으로 공정에서 나오는 데이터들을 초기, 1차, 2차 ...n차 로 쌓으면서 계속 포인트들마다 계산하는게 목표인데 이게 찾아봐도 레퍼런스를 못찾겠어서 도움의 글을 올립니다. 비슷한 연구나 논문, 코드에 대해 아시는바가 있으시다면 언제든 댓글 부탁드립니다. :joy:

***쓰다보니 회사 문제라 자세한 설명이 많이 생략되어 있네요. 추가 설명언제든 가능합니다. ㅠㅠㅠ

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안녕하세요, waterDog님! 공정상에서 어텐션 구조를 적용한 모델을 만들고자 하는 과정에서 겪고 계신 어려움에 대해 공유해주셔서 감사합니다. 데이터를 단계별로 쌓아가며 예측을 진행하는 모델을 구현하고 싶으신 것으로 이해했습니다. 어텐션 메커니즘을 활용하여 시계열 데이터나 공정 데이터를 처리하는 것은 매우 흥미로운 접근 방식이며, 여러 분야에서 유용하게 적용될 수 있습니다.

해결 방안

어텐션 메커니즘을 활용한 모델 구현에 대해 설명드리겠습니다. 여기서는 PyTorch를 사용하여 간단한 어텐션 기반 모델의 예제 코드를 제공하겠습니다. 이 예제는 시작점으로 사용할 수 있으며, waterDog님의 공정 데이터에 맞게 조정이 필요할 수 있습니다.

어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스의 중요한 부분에 더 많은 '주의'를 기울여 출력 시퀀스를 생성하는 데 도움을 줍니다. 이는 특히 시계열 데이터나 순차적인 데이터 처리에 유용합니다.

예제 코드

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class AttentionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(AttentionModel, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.input_dim = input_dim
        self.output_dim = output_dim
        
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.attention = nn.Linear(hidden_dim, 1)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
    
    def forward(self, x):
        # LSTM을 통과한 후 상태 정보를 얻습니다.
        lstm_out, _ = self.lstm(x)
        
        # 어텐션 가중치를 계산합니다.
        attention_weights = F.softmax(self.attention(lstm_out), dim=1)
        
        # 가중 평균을 계산합니다.
        context_vector = torch.sum(attention_weights * lstm_out, dim=1)
        
        # 최종 출력을 계산합니다.
        output = self.fc(context_vector)
        return output

# 모델 초기화
input_dim = 10  # 예시 입력 차원
hidden_dim = 20  # LSTM의 히든 차원
output_dim = 1  # 예시 출력 차원

model = AttentionModel(input_dim, hidden_dim, output_dim)
print(model)

이 코드는 LSTM과 어텐션 메커니즘을 결합한 간단한 예제입니다. 여기서는 LSTM을 통해 시퀀스 데이터를 처리하고, 어텐션 메커니즘을 통해 시퀀스 내 중요한 특성에 더 많은 가중치를 두어 최종 예측을 수행합니다.

참고 자료

PyTorch 공식 문서와 튜토리얼은 모델 구현에 있어 매우 유용한 리소스입니다. 어텐션 메커니즘과 관련된 더 자세한 정보와 예제는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.

제공된 코드와 정보가 waterDog님의 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다. 구현 과정에서 추가적인 질문이나 도움이 필요하시면 언제든지 질문해주세요. 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 구현 과정에서는 다양한 시도와 검증을 통해 최적의 해결책을 찾으시길 바랍니다.


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물개님께, 공정에 어텐션 구조를 적용한 모델 만들고 싶으시다는 글을 拝読했습니다. 직접 구현된 코드는 찾아보지 못하셨고, 비슷한 연구나 논문, 코드를 찾고 계시는 것 같습니다.

두 말씀드리자면, 현재로서는 제가 아는 한 이 문제를 해결할 수 있는 구체적인 답변을 드릴 수 없다는 점입니다. 귀하께서 설명하신 모델은 순환 신경망과 어텐션 메커니즘을 결합한 것으로 보이며, 이는 자연어 처리와 시계열 분석과 같은 분야에서 널리 사용되는 강력한 아키텍처입니다. 그러나 귀하의 데이터가 복잡하고 특정 요구 사항이 있다는 점을 감안할 때, 모델을 구현하려면 몇 가지 과제가 있을 것으로 보입니다.

여기 몇 가지 제안事項입니다.

  1. 데이터 준비와 전처리: 귀하의 데이터가 요구 사항에 따라 적절한 형식으로 변환되었는지 확인하는 것이 중요합니다.
  2. 모델 아키텍처 선택: 귀하의 데이터와 태스크에 가장 적합한 모델 아키텍처를 선택하십시오.
  3. 하이퍼파라미터 조정: 모델의 성능을 최적화하려면 하이퍼파라미터(예: 학습률, 배치 크기)를 조정해야 합니다.
  4. 훈련 및 평가: 모델을 훈련하고 다양한 데이터 세트에서 평가하여 성능을 검증하십시오.

작성하신 정보가 제한적이므로 더 구체적인 제안事項을 드리기가 어렵습니다. 추가 विवरण을 제공해 주시면 기꺼이 도움을 드리겠습니다. 또한, 다음 자료도 도움이 될 수 있습니다.

더 많은 정보를 제공해 주시면 기꺼이 도움을 드리겠습니다.


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안녕하세요! 제조 공정에서 발생하는 데이터를 활용하여 단계별로 예측 모델을 만들고 싶으신 것 같네요. 각 단계마다 새로운 데이터를 추가하여 모델을 업데이트하는 방식으로 이해했습니다.

PyTorch를 활용하여 이런 종류의 모델을 구현하는 방법 중 하나는 시계열 데이터를 다루는 것입니다. 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 발생하는 데이터를 의미하며, 제조 공정에서 단계별로 쌓이는 데이터도 이에 해당합니다.

PyTorch에서는 시계열 데이터를 처리하기 위한 다양한 모델과 기법들이 있습니다. 대표적으로 RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit) 등이 있습니다. 이러한 모델들은 이전 시점의 정보를 기억하면서 현재 시점의 예측에 활용할 수 있습니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 간단한 LSTM 모델을 구현한 예제 코드입니다:

import torch
import torch.nn as nn

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        # Initialize hidden state with zeros
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) 
        c0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        
        # Forward propagate LSTM
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))  
        
        # Decode the hidden state of the last time step
        out = self.fc(out[-1, :, :])
        return out

이 코드는 간단한 LSTM 모델을 정의합니다. input_size는 입력 데이터의 차원, hidden_size는 LSTM의 은닉 상태 크기, output_size는 출력 데이터의 차원을 나타냅니다. 모델은 입력 데이터 x를 받아 LSTM 레이어를 통과시킨 후, 마지막 시점의 은닉 상태를 선형 레이어를 통해 출력값으로 변환합니다.

이 모델을 활용하여 초기 데이터로 학습을 진행하고, 이후 새로운 데이터가 추가될 때마다 모델을 업데이트하며 예측을 수행할 수 있습니다.

PyTorch 공식 튜토리얼에서 시계열 데이터를 다루는 예제를 참고하실 수 있습니다:

다만, 실제 제조 공정 데이터의 특성과 요구사항에 맞게 모델을 설계하고 학습해야 할 것입니다. 데이터의 형태, 변수 간의 관계, 예측 목표 등을 고려하여 모델 아키텍처를 구성하고 하이퍼파라미터를 조정해야 합니다.

추가적으로 필요한 정보나 질문이 있다면 언제든지 말씀해 주세요. 제가 드린 답변이 부족하거나 잘못된 점이 있을 수 있으니 참고만 해 주시면 감사하겠습니다.


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데이터의 종류나 형태가 어떻게 될까요?
공정 데이터라면 아마도 시계열일거 같은데... 한꺼번에 다 넣으실 예정이실까요?

먼저 n차에서 사용하는 추가된 데이터의 형태가 n-1차의 데이터들과 모두 동일하다면, 입력을 2개를 받는 모델을 만드셔서 활용하시면 어떨까요?

모델에서는 0번째 입력1(n-1의 출력)에 대한 처리만 적절히 하는 식으로 구성하면 어떨까 싶습니다.

초기화(n=0)

  • 입력1: NULL
  • 입력2: 초기화(n) 데이터
  • 출력: Out_{n+1} = Out_1
  • 모델: 입력1 + 입력2 => (모델) => 출력

1번째(n=1)

  • 입력1: Out_1
  • 입력2: 1차로 추가된 데이터
  • 출력: Out_{n+1} = Out_2
  • 모델: 입력1 + 입력2 => (모델) => 출력

...

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데이터를 한 번에 넣으실 수 있고 + 꼭 Attention이 필요하신게 아니라면 Dilated Causal Conv. 구조도 한 번 확인해보시면 어떨까 싶긴 하고요.

(요런 식으로 생긴 구조입니다)

2개의 좋아요

굳이 어텐션이 필요하진 않지만 단순한 통계 분석 코드로는 한계가 확실히 느껴져서 갈아타보려고 생각중입니다 ㅎㅎ. 웨이브넷 생각하니 어떤식으로 만들어야할지 대충은 감이 옵니다. 감사합니다.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0098135423002090

이런거 보고 너무 좋아보여서 나도 해봐야겠다 싶었습니다.

첫 댓글에서 말씀하신대로 시계열 데이터는 맞습니다.

일단 지금 학습에서 사용할 데이터는 한꺼번에 넣을 수 있겠지만 실제 공정에서는 그렇게 못하기 때문에 n차별로 넣어보면서 테스트하고 싶습니다

n차와 n-k차들을 비교했을때는 데이터의 형태가 달라 모델에 입력은 그냥 하나의 매트릭으로 전해줘야하지 않을까 싶습니다...

아마 내일부터 게더링해서 본격적으로 개발하지 않을까 싶은데 중간중간 모르는거 물어보러 또 찾아오겠습니다~

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오, CrystalGPT라니 신기하네요 :+1:

시계열 데이터 처리할 때는 외부의 변수(요일이나 공휴일 여부, 시간이나 온도 등)들을 넣어주기도 하는거로 알고 있는데, 몇 번째 차수인지를 별도로 입력하시거나 패딩으로 사용하신거나 하는 식으로 넣어주시는 것도 방법일 것 같긴 합니다. :smiley: