Causality
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몇 번이나 쓴 적이 있지만 오랜만에 또 쓰는 글..ㅎCausality/thought 2026. 4. 18. 21:48
잊을 만하면 한 번씩 쓰는 글..ㅎㅎ 자꾸 종교 얘기 꺼내서 미안하지만종교가 아니라 철학의 관점에서 생각해보자. (여담으로, 종교를 떠나서 불교를 좋아하는 이유는 물리학을 명쾌히 설명하기 때문이다.) 아무튼 이전에도 썼 듯이불교경전에는'인과의 시작과 끝을 아는 이'를 성인이라고 표현한다. 세상 모든 이치를 깨달으면 '신'이라는 것이다. 이는 온세상 학문을 다 공부해서 되는 것이 아니다. 현상계를 떠받치는 이면의 잠재변수들, mechanism을 깨우치는 것이다. 그러니까..LLM들은 이제 거의 세상의 모든 knowledge를 흡수했다고 봐도 과언이 아닐 것이다.하지만,그들에게 어떤 질문을 했을 때,그 백과사전에서 뭘 꺼내서 대답하는 것이 아니라,혹은 그 백과사전이 지식들을 잘 조합해서 대답하는 게 아니라..
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[IGC-Net] CAPO Estimation over TimeCausality/paper 2026. 3. 30. 22:43
K.Hess 님 논문을 보고있자면, '이런 분들이 연구자구나..!' 싶다.정말 연구 찰지게 잘하시는 것 같다. 그간 논문을 쭉 읽어왔는데, K.Hess님은 longitudinal causal effect estimation 분야에서, continuous regime, IPW를 이용한 adjustment, bayesian inference를 모두 publish했고, transformer based g-computation을 구현하고, 여기에서 파생되는 high variance 문제를 addressing하기 위한 regression based approach를 본 논문에서 또한 새롭게 다루신다. 나는 pseudo outcome을 이용한 g-computation 기법에 집중하느라 논문의 모든 내용을 가져오진 ..
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