@ddangchan_i
통계학과 데이터 사이언스를 학습하며 얻은 내용들을 공유합니다.
Main
Archive
Setting 통계학적인 관점에서, 강화학습(RL)은 uncertainty 하에서 이루어지는 sequential decision making 혹은 dynamic optimization 이라고 할 수 있다. 일반적인 supervised learning 세팅에서는 관측 데이터 $(X,Y)$ 쌍들로부터 conditional distribution $\Pr(Y|X)$ 를 학습하는 것인 반면,...
LLM, Vision 관련 자주 언급되는 개념 및 논문들을 통계학적인 시각에서 간략히 정리해보고 있습니다. LLM-related concepts Learning In-Context Learning Shot : 프롬프트에 포함되는 example case - (zero-shot) - (1-shot) : example 1개 포함 - In-context learning : few-shot le...
저번 글에 이어, 이번 글에서도 공간 데이터의 인과추론에 대해 다루고자 합니다. 이번 글에서는 공간통계와 단짝이라고도 할 수 있는 베이지안 방법론을 기반으로 한 Spatial causal inference in the presence of unmeasured confounding and interference 논문을 소개합니다. 이 논문에서는 공간 인과 그래프 spatial causal...
이전 글에서는 처치변수와 결과변수가 모두 점 패턴인 경우에 대한 인과추론 방법론을 소개했습니다. 이번 글에서는 처치변수는 점 패턴으로 주어지지만 결과변수가 격자형으로 주어지는 areal data에 대한 인과추론 방법론을 소개합니다. 사실 많은 사회적 변수들이 areal data로 수집되는 경우가 많기 때문에 (ex. 행정구역별 통계, 격자별 인구 등) 이 논문에서 제안하는 방법론은 매우...
