딥 러닝 기반 인과 효과 추정 알고리즘 연구
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김유신 | - |
dc.contributor.author | 이세종 | - |
dc.contributor.author | 권용석 | - |
dc.contributor.author | 조성현 | - |
dc.date.accessioned | 2023-07-24T09:47:18Z | - |
dc.date.available | 2023-07-24T09:47:18Z | - |
dc.date.created | 2023-07-10 | - |
dc.date.issued | 2023-06 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/187466 | - |
dc.description.abstract | 딥 러닝 기법의 표현 학습과 딥 생성 모델의 잠재력은 인과 효과 추정에서 데이터에 내재된 복잡한 인과 효과의 표현을 학습하거나, 원인 변수에 임의로 개입하는 가상의 결과 데이터를 생성하는 데에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 딥 러닝 기반의 인과효과 추정 기법연구 동향을 소개한다. 다양한 형태의 원인 변수와 개입 환경을 중심으로 딥 러닝 기법이 데이터에 복잡하게 내재된 인과 효과를 추정하기 위해 어떻게 활용되는지 기술한다. 이후, 딥 러닝 기반 인과 효과 추정 연구에서 풀어야 할 핵심적인 연구 과제와 향후 연구 방향을 제시한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | KICS | - |
dc.title | 딥 러닝 기반 인과 효과 추정 알고리즘 연구 | - |
dc.title.alternative | A Study on Deep Learning-based Causal Effect Estimation Algorithms | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 조성현 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2023년도 한국통신학회 하계종합학술발표회, pp.1 - 2 | - |
dc.relation.isPartOf | 2023년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 | - |
dc.citation.title | 2023년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 | - |
dc.citation.startPage | 1 | - |
dc.citation.endPage | 2 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://journal-home.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/site/2023s/abs/0808-KGYOW.pdf | - |
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