Trajectory ML on 3rd layer

Trajectory ML on 3rd layerhttps://3rdlayer.uk/ko/tags/trajectory-ml/Recent content in Trajectory ML on 3rd layerHugo -- 0.157.0ko-KRSun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900Trajectory ML 01: 관측값에서 숨은 상태로https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-01-observations/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-01-observations/세포 분화와 캐릭터 대화를 하나의 질문으로 연결한다. 관측, 상태, 경로, 동역학, 결과를 구분하고 12강 동안 사용할 합성 데이터의 실험 원칙을 세운다.Trajectory ML 02: PCA로 만드는 첫 번째 잠재 공간https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-02-pca/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-02-pca/분산을 최대화하는 관점과 복원 오차를 최소화하는 관점에서 PCA를 유도하고, 공분산 고유벡터와 SVD를 연결해 평가 세션에서 압축을 검증한다.Trajectory ML 03: Autoencoder와 VAE, 좋은 상태란 무엇인가https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-03-representation/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-03-representation/PCA, 오토인코더, VAE를 같은 데이터에 학습시킨다. ELBO와 재매개변수화를 이해하고, 복원을 잘하는 것과 의미 있는 상태를 찾는 것을 구분한다.Trajectory ML 04: 이웃에서 시작하는 매니폴드 학습https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-04-manifold/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-04-manifold/Swiss roll에서 직선 거리와 곡면 거리를 구분하고, kNN 그래프와 Isomap, UMAP을 연결한다. 보기 좋은 지도와 검증된 시간축의 차이를 배운다.Trajectory ML 12: 최종 결과, 생존분석, 인과추론https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-12-fate-causality/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-12-fate-causality/오른쪽 검열을 다루고, 경로의 앞부분만으로 결과를 예측하며, 무작위 처치의 효과를 추정한다. 예측에 실패한 실험도 숨기지 않고 읽는 마지막 강의.Trajectory ML 5강: Diffusion Map과 Spectral Geometryhttps://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-05-diffusion/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-05-diffusion/가까운 이웃으로 만든 랜덤 워크의 느린 움직임을 이용해 데이터 전체의 구조를 찾는다.Trajectory ML 6강: Clustering과 Community로 상태 구분하기https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-06-clustering/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-06-clustering/거리 기반 군집과 그래프 커뮤니티를 비교하고, 발견한 집단을 상태로 해석할 때 필요한 증거를 배운다.Trajectory ML 7강: 점에서 경로와 Branch 복원하기https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-07-trajectories/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-07-trajectories/MST baseline에서 principal curve와 PAGA까지 연결하고, pseudotime이 측정하는 것과 측정하지 못하는 것을 구분한다.Trajectory ML 8강: Markov Model에서 HMM과 State Space Model까지https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-08-sequences/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-08-sequences/실제 관측 순서로 전이를 추정하고, 불확실한 숨은 상태를 복원하며, filtering과 smoothing을 구분한다.Trajectory ML: 12강 안내와 공통 실습https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-resources/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-resources/고차원 관측에서 숨은 상태와 경로를 복원하는 12강. PCA에서 Flow Matching, 생존분석과 인과추론까지 하나의 합성 데이터로 연결한다.