노트
83개 공개 노트 · 인과추론·의사결정·개인화
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OPE 배포 게이트 플레이북 — 참값 없이 "믿는다/못 믿는다/A/B"를 판정하기
참값 V(π_e) 를 아무도 모르는 실무 조건에서, 추천 로그만으로 배포를 판정하는 OPE 게이트의 운영 규칙 — 진단 3종의 3-way 게이트, validity battery(필요조건 검사), Λ-감도 증명서, 비교형 우선 원칙, 그리고 관측 동등성이라는 원리적 한계까지. ope-to-decision 벤치마크의 플레이북 큐레이션.
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Dunnhumby — Track 1: Latent-Factor Customer Segmentation
NMF latent factors (92.44% explained variance) + K-Means yield 7 stable behavioral segments (Bootstrap ARI 0.77) with per-segment marketing actions. Illustrative case study on the public Dunnhumby retail dataset.
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Dunnhumby — Track 2: Causal Targeting via Heterogeneous Treatment Effects
심각한 positivity violation(PS AUC 0.989) 아래에서 Meta-learner·Causal Forest로 CATE를 추정한다. 최적 정책은 고객의 약 31%를 타겟팅하고, 반직관적인 음의 CATE 세그먼트를 드러낸다. 공개 데이터 기반의 가설 생성용 분석이다.
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Applied Causal Inference for Pricing — CATE & SCM Across Public Datasets
An applied case study using only public datasets (LendingClub, iPinYou) that combines CATE estimation for price-sensitivity heterogeneity with SCM-based moderator analysis to design individual-level, risk-based pricing and RTB bidding policies — all findings illustrative and projected, not proprietary.
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Causal Inference Under Partial Identification — Sensitivity and Evidence Hierarchies
When real-world data fail strong ignorability, point identification gives way to bounds, proxies, and sensitivity analysis — an honest hierarchy of evidence that connects credible causal claims to semiparametric efficiency.
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Customer Segmentation
Customer Segmentation은 고객을 행동·가치·선호의 유사성에 따라 유한 개의 세그먼트(segment)로 나누는 비지도(unsupervised) 과제다. 보통 잠재요인을 먼저 분해한 뒤 군집화하는데, 그 흐름은 행동 특성(feature) → NMF(비음수 parts-based 분해) → factor…
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Customer Segmentation & Causal Targeting — An Applied Case Study
An end-to-end applied case study on the public Dunnhumby dataset — NMF latent factors and K-Means segmentation feeding meta-learner / Causal Forest HTE and an OPE-validated optimal targeting policy, with a candid look at positivity violation and counter-intuitive "sleeping dog" segments.
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From Estimation to Action — How HTE Drives Personalized Policy Across Domains
One methodological spine — estimate heterogeneous treatment effects and turn them into individual-level policies — powers both clinical sequential treatment decisions and industrial targeting, pricing, and recommendation.
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LLM Multi-Layer Attribute Extraction for Cross-Domain Recommendation
A case study on extracting a 3-layer attribute taxonomy (product / perceptual / theory-grounded) with LLM/VLM pipelines, turning it into user profiles and a mixture-of-experts adaptor, and plugging it into standard recommenders across two public domains (fashion + music).
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Marketing Attribution at Scale — From Simulation to Causal Inference
A case study comparing 10+ multi-touch attribution methods against a known-ground-truth simulator, then scaling them on the public Criteo dataset, closing the loop with budget off-policy evaluation for channel allocation.
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Optimal Targeting Policy
Optimal Targeting Policy는 공변량(covariate) $x$를 처치(treatment) 결정 $\pi(x)\in\{0,1\}$로 사상해 정책(policy) 가치를 극대화하는 규칙이다:
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RTB Bidding Strategy via Causal ML — From Prediction to Optimization
A five-stage case study on the public iPinYou RTB dataset that moves from pCTR/pCVR prediction through causal effect estimation (CATE, SCM) to budget-constrained optimal bidding and off-policy policy evaluation.
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Sequential and Adaptive Decision-Making — From Bandits to Dynamic Treatment Regimes
A synthesis essay tracing one methodological spine through sequential decision-making under uncertainty — exploration–exploitation in bandits, off-policy evaluation, and optimal/dynamic treatment regimes — that powers clinical adaptive trials and real-time bidding alike.
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Targeting & Profiling Overview
타겟팅(targeting)과 프로파일링(profiling)은 personalization의 산업 쪽 얼굴이다. 이질적 효과를 추정해 개인 수준 최적 정책(policy)을 도출하는 동일한 방법론 코어(MOC-Personalization)가, 임상에서는 "환자별 최적 치료 배정"으로 나타나고 산업에서는 "고객별 최적…
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Uplift Modeling
uplift(증분효과)는 처치(treatment, 캠페인 노출·쿠폰·추천)가 한 개인의 결과(구매·전환)에 미치는 인과적 증분이다. 이진 처치 $W\in\{0,1\}$, 결과 $Y$, 공변량(covariate) $X$에 대해 다음과 같이 정의한다.
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User Profiling
사용자 프로파일링(User Profiling)은 고객의 행동 이력에서 개인의 선호 프로파일(취향·맥락·잠재 패턴)을 추론해 벡터로 표현하는 과제다. 타겟팅(targeting)·세그멘테이션(segmentation)·추천(recommendation)이 공통으로 쓰는 입력층으로, 임상에서 환자의…
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Anytime-Valid Inference Overview
Anytime-valid 추론은 고정 표본 가설검정의 "peeking" 문제를 푸는 game-theoretic statistics다. 식별-타당성 drift를 실시간으로 모니터링하는 안전 추론의 수학적 기초를 제공한다.
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Anytime-Valid OPE
Anytime-valid OPE는 임의의 정지 시점에서도 유효한(time-uniform) 오프폴리시 가치 신뢰 수열(confidence sequence)을 e-process 기반으로 제공하는 오프폴리시 평가(OPE) 방법이다.
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Confidence Sequence
신뢰 수열(confidence sequence, CS) $(Ct){t\ge1}$은 time-uniform 커버리지(coverage)를 갖는 신뢰구간의 열이다. 즉 모든 시점에서 동시에 다음을 만족한다.
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Decision-Making Overview
불확실성하 (순차) 의사결정은 bandit 후회(regret)부터 RL, 오프폴리시 평가(OPE), 동적·최적 처치 요법(DTR/OTR)까지를 아우르는 방법론이다. 임상(DTR/OTR)과 산업(타겟팅·bidding) 개인화(personalization)를 모두 받친다.
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Dynamic Treatment Regimes (DTR / OTR)
동적 처치 요법(DTR)은 누적 이력 $Ht$(공변량·이전 처치·중간결과)를 처치로 사상하는 결정규칙 열 $\{dt(Ht)\}{t=1}^T$이다. 최적 처치 요법(optimal treatment regime, OTR)은 기대 장기결과 $E[Y^{d}]$를 최대화하는 요법을 가리킨다. 다음 방법으로 추정한다.
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e-process (e-value)
e-value $E$는 귀무가설 $H0$가 참일 때 $EP[E]\le 1$ ($\forall P\in H0$)을 만족하는 비음 확률변수다. e-process $(Et)$는 임의의 정지시각 $\tau$에 대해 $E\tau$가 e-value가 되는 비음 과정($E[E\tau]\le1$)으로, 보통 귀무가설 아래에서…
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Efficient Influence Function
효율적 영향함수(EIF)는 (준)모수 모형의 regular asymptotically linear(RAL) 추정량(estimator)이 갖는 영향함수(influence function, IF) 가운데 분산(variance)이 가장 작은 것이다. 그 분산은 모든 parametric submodel의…
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Influence Function
함수형 모수 $\psi:\mathcal{P}\to\mathbb{R}$의 추정량 $\hat\psi$이 점근적으로 선형(asymptotically linear)이면, 다음을 만족하는 영향함수(influence function, IF) $\phi$가 존재한다.
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Multi-Armed Bandits
multi-armed bandit은 $K$개의 arm 중 매 라운드 $t$에 하나의 arm $At$를 당겨 보상(reward)을 관측하는 순차적 의사결정 문제다. 목표는 누적 후회(cumulative regret)를 최소화하는 것이다.
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Negative Control Outcome (NCO)
NCO는 처치(treatment)의 인과적 영향을 받지 않는다고 사전에 보장되지만 같은 교란(confounding) $U$의 그림자를 받는 결과변수다. 이와 대조적으로 NCE(negative control exposure)는 결과에 인과효과가 없는 노출이다. NCO의 "겉보기 효과"가 0이 아니면 비관측 교란이…
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Off-Policy Evaluation (OPE)
오프폴리시 평가(OPE)는 다른 행동 정책(behavior policy) $\pib$로 수집한 로그만으로 목표 정책(target policy) $\pie$의 가치 $V(\pie)=E{\pie}[\sum r]$를 추정하는 문제다.
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One-step Estimator
일단계 추정량(one-step estimator)은 플러그-인(plug-in) 추정값 $\psi(\hat P)$에 추정된 EIF의 경험평균을 더해 1차 편향(bias)을 교정한 추정량이다.
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Partial Identification
부분식별(partial identification)은 가정이 부족해 점식별(point identification)이 불가능할 때, 모수가 데이터와 가정에 양립하는 identified set $\ThetaI$(흔히 구간 $[\thetaL,\thetaU]$)에만 속한다는 사실을 활용하는 접근이다. 출발점은…
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Proximal Causal Inference
Proximal causal inference는 비관측 교란(unmeasured confounding) $U$가 있을 때 두 종류의 대리변수(proxy)를 써서 인과효과를 식별하는 방법이다. 두 proxy는 다음과 같다.
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TMLE (Targeted Maximum Likelihood Estimation)
TMLE는 plug-in 추정량을 표적 모수 방향으로 보정(targeting) 하는 절차다. 단계는 다음과 같다.
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ESCM² (Entire Space Counterfactual Multi-Task Model)
ESCM²는 ESMM의 두 가지 이론적 한계 — Inherent Estimation Bias (IEB)와 Potential Independence Priority (PIP) — 를 해결하려고, Inverse Propensity Score (IPS)와 Doubly Robust Estimator 기반의 반사실 위험…
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ESMM (Entire Space Multi-Task Model)
ESMM은 CVR 학습의 표본 선택편향(sample selection bias)과 데이터 희소성(data sparsity)을 동시에 푸는 다중 작업 학습(multi-task learning) 모델이다. $\text{impression} \to \text{click} \to \text{conversion}$으로…
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DeepFM
DeepFM (Guo et al., 2017)은 FM component와 Deep component를 병렬로 결합해, 저차 특성 상호작용(low-order feature interaction, explicit)과 고차 특성 상호작용(high-order feature interaction, implicit)을 동시에…
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Factorization Machine
모든 특성 쌍의 상호작용을 latent vector 내적으로 모델링해, 희소 데이터에서도 관측되지 않은 쌍을 일반화하고 $O(kn)$ 선형 시간에 학습하는 범용 예측 모델.
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PNN
PNN(Qu et al., 2016)은 embedding layer와 DNN의 hidden layer 사이에 product layer를 두어, 특성(feature) 임베딩(embedding) 사이의 상호작용(interaction)을 명시적으로 포착한 뒤 DNN으로 전달하는 CTR 예측 모델이다.
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Wide and Deep
Wide & Deep(Cheng et al., 2016)은 선형 wide component(기억, memorization)와 DNN deep component(일반화, generalization)를 결합한 클릭률(CTR) 예측 모델이다. Google Play 앱 추천에 처음 적용되었다.
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Multi-Task Learning
다중 작업 학습(multi-task learning)은 서로 관련된 여러 태스크를 동시에 학습해, 공유 표현(shared representation)으로 일반화(generalization) 성능을 끌어올리는 학습 패러다임이다.
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AIPW (Augmented Inverse Probability Weighting)
AIPW는 결과회귀(outcome regression)와 역성향 가중(IPW)을 결합해 평균 처치효과(ATE)를 추정하는 이중 강건(doubly robust) 추정량이다.
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A/B Testing
A/B 테스트는 무작위 대조 실험(RCT)을 온라인에 적용한 것으로, 둘 이상의 변형(variant)을 사용자에게 무작위로 노출해 인과 효과를 추정하는 방법이다.
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ATT (Average Treatment Effect on the Treated)
ATT는 실제로 처치(treatment)를 받은 집단에 한정한 평균 처치효과(treatment effect)다.
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Back-door Criterion
back-door 기준(back-door criterion, Pearl 1993)은 관찰 데이터(observational data)에서 인과효과(causal effect)를 식별(identification)할 수 있는지 판단하는 그래프 기준이다. 즉 변수 집합 $Z$가 $X \rightarrow Y$의 인과효과를…
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BART (Bayesian Additive Regression Trees)
BART는 여러 트리의 합으로 결과를 모델링하는 Bayesian 앙상블 방법이다.
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CATE (Conditional Average Treatment Effect)
CATE는 공변량(covariate) $X=x$가 주어졌을 때의 평균 처치효과(treatment effect)를 가리킨다.
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Causal Forest
Causal Forest는 Athey, Tibshirani, Wager (2019)가 제안한 일반화 랜덤 포레스트(GRF)를 인과추론에 응용한 방법으로, 처치효과(treatment effect)의 이질성이 최대가 되도록 데이터를 분할한다.
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CEVAE (Causal Effect Variational Autoencoder)
CEVAE는 변분 오토인코더(VAE)로 잠재 교란변수(latent confounder)를 추론한 뒤, 그 잠재변수를 조건으로 인과 효과(causal effect)를 추정하는 방법이다. Louizos et al. (2017)이 제안했다.
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CFR (Counterfactual Regression)
CFR은 IPM(Integral Probability Metric) 정규화로 처치군과 대조군의 표현(representation) 분포를 맞춰, 균형 잡힌 표현을 학습하는 딥러닝 방법이다.
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Collider
collider는 처치(treatment) X와 결과(outcome) Y 양쪽 모두로부터 영향을 받는 변수, 즉 공통 효과(common effect)다. X → C ← Y 구조에서 C가 collider에 해당한다.
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Confounder
교란변수(confounder)는 처치(treatment) $X$와 결과(outcome) $Y$ 양쪽 모두에 영향을 주는 공통 원인(common cause)이며, 이 때문에 $X$와 $Y$ 사이에 인과가 아닌 허위 연관(spurious association)이 생긴다.
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Constraint-Based Methods Overview
Constraint-based methods는 데이터에서 조건부 독립(conditional independence, CI) 관계를 검정해 인과 그래프를 복원하는 방법이다. Faithfulness 가정이 성립할 때 CI 관계와 d-separation이 일대일로 대응한다는 성질을 활용한다.
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Contextual Bandits
Contextual Bandits는 맥락(context)에 따라 최적의 행동(arm)이 달라지는 다중 슬롯머신 문제다. 즉 매 라운드 관측되는 맥락에 맞춰 행동을 고르고, 그 행동의 보상(reward)만 피드백으로 받으며 정책을 학습한다.
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CUPED
CUPED (Controlled-experiment Using Pre-Experiment Data)는 사전 실험 데이터로 A/B 테스트 추정량의 분산(variance)을 줄여 검정 민감도를 높이는 분산 감소(variance reduction) 기법이다.
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d-separation
d-separation(directional separation)은 DAG에서 두 변수 집합이 세 번째 집합으로 조건부 독립인지를 그래프 구조만으로 판정하는 기준(graphical criterion)이다.
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DAG (Directed Acyclic Graph)
DAG는 변수 사이의 인과 관계(causal relationship)를 화살표로 표현하는 비순환 방향 그래프다. 인과추론(causal inference)에서 교란(confounding) 구조를 파악하고 식별 전략(identification strategy)을 결정하는 핵심 도구다.
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Design Effect
설계 효과(Design Effect, DEFF)는 복잡한 표집 설계가 단순 무작위 표집에 비해 분산을 얼마나 키우는지를 나타내는 배율이다.
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do-operator
do-연산자(do-operator)는 개입(intervention)을 형식화하려고 Pearl이 제안한 연산자다.
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Double/Debiased Machine Learning (DML)
DML은 고차원(high-dimensional) nuisance parameter $\eta0$가 있을 때도 저차원 관심 모수 $\theta0$를 유효하게 추정·추론하는 방법이다.
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Doubly Robust Estimator
Doubly Robust (DR) Estimator는 결과 회귀(outcome regression)와 성향점수(propensity score) 모델을 결합한 추정량(estimator)으로, 두 모델 중 하나만 올바르게 설정(specified)되어도 일치성(consistency)을 갖는다.
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DR-Learner
DR-Learner는 의사결과(pseudo-outcome)를 공변량(covariate)에 회귀시켜 CATE를 추정하는 2단계 이중 강건(doubly robust) 추정량(estimator)이다.
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Endogeneity
내생성(endogeneity)은 설명 변수가 오차항과 상관될 때 발생하는 문제다.
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Fundamental Problem of Causal Inference
인과추론의 근본 문제는 같은 개인에서 처치(treatment, $W=1$)를 받은 결과와 받지 않은 결과($W=0$)를 동시에 관측할 수 없다는 것이다.
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HTE (Heterogeneous Treatment Effects)
이질적 처치효과(HTE)는 처치효과(treatment effect)가 개인의 특성에 따라 달라지는 현상을 가리킨다.
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Instrumental Variables
도구변수(Instrumental Variables, IV)는 내생성(endogeneity) 문제를 풀기 위해 끌어오는 외생 변수다. 처치를 직접 무작위화할 수 없을 때, 처치에는 영향을 주되 결과에는 직접 영향을 주지 않는 외부 변동을 이용해 인과효과를 식별(identification)한다.
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IPW (Inverse Propensity Weighting)
IPW는 성향점수(propensity score)의 역수를 가중치로 써서 처치효과(treatment effect)를 추정하는 방법이다.
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ITE (Individual Treatment Effect)
ITE는 개인 한 명에게 처치가 미치는 인과 효과로, 그 개인의 처치 시 결과와 미처치 시 결과의 차이로 정의한다. 두 잠재결과 중 하나만 관측되는 근본 문제 때문에 직접 측정할 수 없어, 보통 CATE 추정·대치·딥러닝으로 근사한다.
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MDP (Markov Decision Process)
마르코프 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)은 순차적 의사결정 문제를 다루는 수학적 프레임워크다. 어떤 상태(state)에서 행동(action)을 선택하면 다음 상태와 보상(reward)이 확률적으로 결정되며, 이런 상호작용이 시간에 걸쳐 반복되는 구조를 기술한다.
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Mediator
매개변수(mediator) M은 처치(treatment) X가 결과(outcome) Y에 영향을 주는 인과 경로(causal pathway) 위에 놓인 중간 변수다. 즉 X → M → Y 구조에서 M이 매개변수다.
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Meta-learners
Meta-learner는 임의의 지도학습(supervised learning) 회귀기, 즉 기저 학습기(base learner)를 조합해 CATE를 추정하는 알고리즘을 통칭한다.
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Policy Trees
정책 트리(policy tree)는 Athey & Wager (2021)가 제안한 해석 가능한 정책 학습(policy learning) 방법이다. 개인 수준의 처치효과(treatment effect) 추정값(estimate)을 입력으로 받아, 결정 트리 형태의 명시적 정책 규칙을 학습한다.
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Positivity (Overlap)
Positivity(중첩, overlap)는 모든 공변량(covariate) 값에서 각 처치(treatment)를 받을 확률이 0과 1 사이에 있어야 한다는 가정이다.
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Propensity Score Matching (PSM)
성향점수 매칭(propensity score matching, PSM)은 성향점수(propensity score)가 비슷한 처치군과 대조군 개인을 짝지어 처치효과(treatment effect)를 추정하는 매칭(matching) 방법이다.
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R-Learner
R-Learner(Residualized Learner)는 Robinson Transformation을 토대로, 결과와 처치(treatment)에서 각각 공변량(covariate)의 영향을 걷어낸 잔차(residual)를 써서 CATE를 추정하는 메타러너(meta-learner)다.
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Representation Learning Overview
표현 학습(representation learning)은 처치(treatment)와 독립적이면서도 결과 예측에 유용한 표현을 학습하는 방법이다.
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S-Learner
S-Learner(Single Learner)는 처치 지시변수(treatment indicator)를 하나의 특성(feature)으로 포함한 단일 모델로 반응함수(response function)를 추정한 뒤 CATE를 계산하는 Meta-learners다.
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SCM (Structural Causal Model)
SCM은 변수 사이의 인과 관계를 수학적으로 표현하는 틀(framework)이다. Pearl의 인과추론(causal inference) 체계에서 핵심을 이룬다.
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Score-Based Methods Overview
점수 기반 방법(score-based methods)은 각 그래프에 점수 함수(score function)를 부여하고, 데이터에 가장 잘 맞는 그래프를 탐색하는 인과 발견 접근법이다. 제약 기반 방법(constraint-based)이 조건부 독립성 검정(CI test)을 반복하는 것과 달리, 점수 기반 방법은 모델…
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Statistical Power
통계적 검정력(statistical power)은 효과가 실제로 존재할 때 그것을 탐지할 확률이다.
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Strong Ignorability
강한 무시가능성(strong ignorability)은 Ignorability와 Positivity 두 가정을 함께 묶은 조건이다.
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SUTVA (Stable Unit Treatment Value Assumption)
SUTVA는 한 단위의 잠재결과(potential outcome)가 다른 단위의 처치(treatment) 할당에 영향받지 않고, 각 처치 수준마다 단일한 버전만 존재한다고 요구하는 가정이다.
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T-Learner
T-Learner(Two Learner)는 처치군(treatment group)과 대조군(control group)에 대해 별도의 모델을 따로 학습해 CATE를 추정하는 Meta-learners다.
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Thompson Sampling
Thompson sampling은 보상에 대한 베이지안 사후 분포에서 표본을 뽑아 탐색(exploration)과 활용(exploitation)의 균형을 맞추는 bandit 알고리즘이다.
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Treatment Effects Overview
잠재결과(potential outcome) 프레임워크에서 추정 대상(estimand)이 되는 처치효과(treatment effect)를 체계적으로 정리한다. 처치효과는 정의되는 수준에 따라 개인(ITE)·모집단(ATE·ATT·ATC)·조건부(CATE·HTE)로 나뉜다.
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X-Learner
X-Learner는 대치된 처치효과(imputed treatment effect)를 활용하는 3단계 알고리즘으로, 그룹 간 불균형과 CATE의 구조적 특성을 효과적으로 이용하는 Meta-learners의 한 방법이다.
조건에 맞는 노트가 없습니다.
세 가지 연구기둥으로 작업을 나눕니다. 모든 노트는 그중 하나에 담깁니다. 연구기둥 →