Trajectory ML 12: 최종 결과, 생존분석, 인과추론
오른쪽 검열을 다루고, 경로의 앞부분만으로 결과를 예측하며, 무작위 처치의 효과를 추정한다. 예측에 실패한 실험도 숨기지 않고 읽는 마지막 강의.
Posts
Trajectory ML 5강: Diffusion Map과 Spectral Geometry
가까운 이웃으로 만든 랜덤 워크의 느린 움직임을 이용해 데이터 전체의 구조를 찾는다.
Trajectory ML 6강: Clustering과 Community로 상태 구분하기
거리 기반 군집과 그래프 커뮤니티를 비교하고, 발견한 집단을 상태로 해석할 때 필요한 증거를 배운다.
Trajectory ML 7강: 점에서 경로와 Branch 복원하기
MST baseline에서 principal curve와 PAGA까지 연결하고, pseudotime이 측정하는 것과 측정하지 못하는 것을 구분한다.
Trajectory ML 8강: Markov Model에서 HMM과 State Space Model까지
실제 관측 순서로 전이를 추정하고, 불확실한 숨은 상태를 복원하며, filtering과 smoothing을 구분한다.
Trajectory ML: 12강 안내와 공통 실습
고차원 관측에서 숨은 상태와 경로를 복원하는 12강. PCA에서 Flow Matching, 생존분석과 인과추론까지 하나의 합성 데이터로 연결한다.
시스템 생물학 11강: 진화와 다목적 최적성
작성 예정.
맥케이 정보이론 6강: 잡음 채널 부호화 (1): 잡음 채널의 추론과 정보 척도
맥케이 정보이론 6강. 잡음 채널의 통신을 베이즈 추론 문제로 세우고, 결합 엔트로피·조건부 엔트로피·상호정보량으로 입력과 출력이 공유한 정보를 잰다.
시스템 생물학 10강: 생물 회로의 최적성
작성 예정.
시스템 생물학 9강: 생물학적 진동자를 만드는 법
작성 예정.