글번호
130553
작성일
2024.05.14
수정일
2024.05.14
작성자
통계학과
조회수
472

2024학년도 통계학/빅데이터 세미나 3회차

일시: 2024-4-11 18:00 ~ 2023-4-11 20:00

장소: 성신관 306호

특강강사: 박성오(수리통계데이터사이언스학부 소속 전임교원)

강의주제: Introduction to Muliple Instance

내용: Multiple Instance Learning (MIL)은 여러 분야에서 활용되는 지도 분류 알고리즘으로, 각 데이터 포인트가 하나 이상의 부분 집합으로 표시되는 특수한 유형의 학습 방법임. 예를 들어, MIL은 종양 세포 등의 의료 이미지 분석에 적용될 수 있음. 이때, 각 Bag은 종양세포 이미지를 나타내며, 각 Instance는 이미지의 특정 부분인 신생 항원을 의미함. Y는 T 세포 침윤, X는 신생 항원 특징이라고 가정하여 MIL은 종양의 침윤 여부와 같은 중요한 정보를 추출할 수 있음. MIL을 시행할 때, 각 Bag에 대한 Label 간의 관계를 고려하고, 예측을 수행할 때 각 Instance의 Label 결정을 위한 가정 설정이 중요하다는 것을 알 수 있었음. Bayesian과 결합한 MIL 방법론에서는 Gibbs Sampling을 통해 어떻게 데이터가 생성되고, 추론하는지 알 수 있었음. 질의응답 시간을 통해 bayesian MIL에서 선형모형의 가정이 충족되는지, 독립성 가정이 어느 부분에서 사용이 되는지, data modeling 과정에서 weight 설정에 대한 의문을 해결할 수 있었음.


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