Optimization of Experimental Conditions Using Bayesian Optimization

SeoJoung PARK; Donghwa SEO; Donghyuk KIM

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: SeoJoung PARK (Ulsan National Institute of Science and Technology) Donghwa SEO (Ulsan National Institute of Science and Technology) Donghyuk KIM (Ulsan National Institute of Science and Technology)

저널정보: 한국생물공학회 한국생물공학회 학술대회 2021 한국생물공학회 춘계학술발표대회 및 국제심포지엄 [초록집]

발행연도: 2021.4

수록면: 448 - 448 (1page)

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Bayesian Optimization(BO) is an optimal solution determination algorithm that has the maximum or minimum value of unknown objective function f(x) with undefined shape. It can be used efficiently in the experimental design process such as optimize external conditions. In the situations that experimental conditions with unclear relationships, BO enables effective design by quickly and economically with as few experiments as possible. In this study, we applied BO to optimize the composition of Li battery material using python. For this, Li ... 전체 초록 보기

#Machine Learning #Deep Learning #Optimization #Experimental Condition Control #Automation

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Seojoung PARK

소속기관 Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST)

주요연구분야 공학 > 화학공학 > 생물공학

논문수 5 이용수 31

Donghwa SEO

소속기관 Ulsan National Institute of Science and Technology

주요연구분야 공학 > 화학공학 > 생물공학

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Donghyuk KIM

소속기관 Ulsan National Institute of Science and Technology

주요연구분야 공학 > 화학공학 > 생물공학

논문수 1 이용수 4

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