[STEP2] AI 확인하기 - AI 생성 결과 확인

개요

생성된 AI의 결과를 확인할 수 있습니다.

AI 성능 확인

AI 성능 확인에서는 생성된 AI의 예측 성능, 제어 속성에 대한 반응성, 최적화 결과를 확인합니다.

결과 속성 예측 성능

• AI의 결과 속성에 대한 예측 성능을 확인할 수 있습니다.
• 평균적인 수준 및 정확히 예측한 케이스와 부정확한 케이스의 정보를 확인할 수 있습니다.

평균 정확도, 평균 오차, 데이터 범위

• 평균 정확도를 통해 AI의 전반적인 정확도를 파악 할 수 있습니다.
• 평균 오차와 데이터 범위를 통해 정확한 오차 수준을 파악 할 수 있습니다.

Best Case vs. Worst Case

• Base Case와 Worst Case를 통해 AI가 비교적 정확하게 예측한 경우와 부정확하게 예측한 경우를 확인 할 수 있습니다.
• 사용자는 해당 정보를 통해 AI가 강건한 경우와 약한 경우를 확인 할 수 있습니다.

예측에 사용된 input

• 차트에 마우스를 올리면 예측에 사용된 input을 확인할 수 있습니다.

제어 속성에 대한 반응성

• 제어 속성의 변화에 따라 AI가 예측한 결과 속성의 변화를 확인할 수 있습니다.

• 차트는 테스트 데이터 전체에 대한 결과입니다.

  • 가운데 곡선은 평균 수준, 위아래 곡선은 오차 수준을 나타냅니다.

  • 제어 속성의 변화 다른 변수(환경 속성, 타 제어 속성)은 고정한 상태에서 각 제어 속성만 변화를 주며 테스트

  • 예측 결과 속성 AI가 고정된 변수들과 변화된 제어 속성을 기반으로 예측한 결과 속성

최적화 결과

• 실제 생산 기록과 AI의 최적화 결과를 비교합니다.
  • 최대화 혹은 최소화가 목표인 속성은 실제 값과 최적화된 값을 비교합니다.
  • 속성에 맞추기가 목표인 속성은 목표 속성에 얼마나 근접했는지를 비교합니다.

• 우선순위

  • 각 번호는 해당 속성에 대한 최적화 목표의 우선순위입니다.
  • 숫자가 작을수록 해당 속성의 목표를 우선하여 최적화된 추천값을 제공합니다.

• 우선순위 설정

  • 각 최적화 목표에 대한 우선순위 부여에는 많은 경우의 수가 존재합니다.
  • 최적화 결과에서는 최대 3가지의 우선순위 부여 결과 예시를 제공합니다.
  • 세로축의 차트가 하나의 결과 셋트입니다.
    • 각 최적화 목표의 우선순위에 따라 개선 수준이 달라짐을 확인할 수 있습니다.

• 긍정 vs. 부정

  • 각 최적화 목표에 부여된 아이콘을 통해 결과의 개선여부를 확인 할 수 있습니다.

• 추천값 비교

  • 차트를 클릭하면 각 환경속성별로 실제 생산 기록과 솔루션의 예상결과를 비교 할 수 있습니다.

데이터 분석 결과

데이터 분석 결과는 AI 생성 중 속성들의 중요도를 확인하고, 데이터 내의 이상치를 탐지합니다. 분석한 각 속성의 중요도 및 결과를 보여줍니다.

속성 중요도

• 속성 중요도는 AI에서 각 속성이 예측 결과에 얼마나 중요한 역할을 하는지 확인할 수 있습니다.
• AI 생성 시, 각 속성별로 주요하게 사용한 수준을 구분합니다.
• 차트에서 각 부분을 클릭하면 각 단계에 해당하는 속성들을 파악할 수 있습니다.
  • 차트에서 각 부분을 클릭하면 각 단계에 해당하는 속성들을 파악할 수 있습니다.

이상치 탐지

• 이상치 탐지는 AI 학습에 방해되는 데이터를 식별한 결과입니다.
  • 이상치는 주로 일반적인 데이터 패턴에서 벗어나는 데이터입니다.
• 차트에 마우스를 올리면 해당 행 수/전체 행 수를 확인할 수 있습니다.