astroautomata/PySR

GitHub README 앞부분을 기준으로 옮겼어요. 빠른 시작 코드와 옵션 설명은 다 읽지 못했어요.

무엇인가

PySR은 Python과 Julia로 쓰는 기호 회귀 도구예요. 기호 회귀는 어떤 목적 함수를 최적화하는 해석 가능한 수식을 찾는 머신러닝 작업이에요. 신경망처럼 블랙박스 모델을 맞추는 대신, 사람이 읽을 수 있는 식(예: 변수들의 곱과 합, 함수 조합)을 찾아 줘요.

설계 목표

여러 해에 걸쳐 처음부터 다음 세 가지를 목표로 만들었대요.

1. 가능한 한 높은 성능
2. 가능한 한 많은 설정 가능성
3. 쉬운 사용

PySR은 Julia 라이브러리 SymbolicRegression.jl과 함께 개발되고, 이 라이브러리가 PySR의 검색 엔진 역할을 해요. 알고리즘 세부는 PySR 논문(arXiv:2305.01582)에 있어요.

고차원 데이터와 신경망 해석

기호 회귀는 저차원 데이터에서 가장 잘 동작해요. 하지만 신경망의 "기호 증류(Symbolic Distillation)"로 고차원 문제에도 넓힐 수 있어요(arXiv:2006.11287, N체 문제 적용). 신경망을 학습한 뒤 그 동작을 기호 회귀로 해석적 수식으로 바꾸는 거예요. 그래서 이 도구는 딥러닝 모델을 해석하는 명시적이고 강력한 방법이기도 하다고 해요.

설치

pip install pysr 또는 conda install -c conda-forge pysr로 설치하고, Julia 의존성은 처음 쓸 때 자동으로 설치돼요. PySR로 프로젝트를 마쳤다면 연구 쇼케이스 페이지에 PR로 올려 달라고 안내해요.