Embedded Files
보이지 않는 구조를 밝혀내면, 세상을 다르게 볼 수 있습니다.
잠재변수는 단순한 개념이 아니라,
실제 문제를 다루는 데 강력한 도구가 됩니다.
아래는 우리가 함께 탐구해볼 수 있는 주제들입니다.
그 외에도 잠재 변수를 활용한 다양한 주제
(Causal Inference, Imbalanced Data, Anomaly Detection 등)
에 관심이 있다면 언제든지 환영입니다!
Where are Latent Variables Used?
Where are Latent Variables Used?
Model-based Clustering (Main)
Model-based Clustering (Main)
이 사람은 어떤 숨은 그룹에 속해 있을까?
- 관찰된 데이터만으로는 보이지 않는 숨은 군집(Cluster) 탐구
적용 사례:
고객 세분화 (Customer Segmentation)
문서 주제 탐지 (Topic Modeling)
환자 유형 분류 (Hidden Patient Subtypes)
Multilevel Modeling
Multilevel Modeling
이 변화는 개인의 특성일까, 환경의 영향일까?
- 시간에 따른 변화 또는 계층 구조 속에서 잠재된 요인 식별
적용 사례:
성장 곡선 분석 (Latent Growth Modeling)
반복 측정 자료 분석 (Mixed Effects Modeling)
집단/조직 수준의 효과 추정 (Multilevel Modeling)
Latent Representation
Latent Representation
복잡한 구조를 단순한 구조로 해석해볼 수는 없을까?
- 고차원 공간 ➡️ 해석 가능한 잠재 공간(Latent Space) 변환
적용 사례:
고차원 데이터의 저차원 표현 (Autoencoder)
설문 응답의 잠재 성향 분석 (Factor Analysis)
복잡한 구조의 시각화 (tSNE)
Page updated
Google Sites
Report abuse