解析コスト削減のためのサロゲートモデル構築とは
解析コストを削減するためのサロゲートモデル構築は、通常、以下の手順で行われます：
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元のモデルの選択: 解析コストの高い元のモデルが既に存在する場合、サロゲートモデルの構築が検討されます。元のモデルは、高度に精緻化された物理モデル、大規模なデータセットから学習された機械学習モデル、あるいは他の手法である可能性があります。
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データの収集: サロゲートモデルを構築するためには、元のモデルで生成されたデータや、元のモデルへの入力と出力のペアを収集する必要があります。このデータは、サロゲートモデルのトレーニングに使用されます。
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サロゲートモデルの選択: 元のモデルの代わりに使用するサロゲートモデルを選択します。このモデルは、元のモデルの入力と出力の関係を近似的に表現できる必要があります。代表的なサロゲートモデルには、回帰モデル（線形回帰、カーネル回帰など）、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなどがあります。
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サロゲートモデルのトレーニング: 選択したサロゲートモデルをトレーニングします。トレーニングプロセスでは、収集されたデータを使用してモデルのパラメータを最適化し、元のモデルの入力と出力の関係をできるだけ正確に近似するようにします。
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サロゲートモデルの評価: トレーニングされたサロゲートモデルを評価し、元のモデルとの性能の比較を行います。サロゲートモデルが元のモデルの出力を十分に近似している場合、解析コストを削減するためにサロゲートモデルを使用することができます。
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サロゲートモデルの利用: サロゲートモデルが満足できる性能を示した場合、元のモデルの代わりに使用されることがあります。これにより、解析コストが削減され、計算時間やリソースが節約されることが期待されます。
サロゲートモデルの構築は、元のモデルの複雑さや解析コストが高い場合に特に有用です。