이 논문은 시간 의존 결과 예측 문제에 대한 소개와 함께, 이를 해결하기 위한 다양한 심층 생존 분석 모델들을 다룬다.
먼저 시간 의존 결과 예측 문제의 기본 설정을 설명한다. 이 문제는 표준 회귀 및 분류 문제와 다르며, 관측치의 일부가 검열되어 있다는 특징이 있다. 이에 따라 최대 우도 추정을 통해 모델을 학습하는 방식이 일반적이다. 다양한 예시 모델들(지수 및 웨이블 모델, DeepHit, Nnet-survival, Kaplan-Meier 추정량, Nelson-Aalen 추정량)을 통해 연속 시간과 이산 시간 모델링의 차이를 설명한다.
이어서 비례 위험 모델 계열의 심층 생존 분석 모델들을 다룬다. 이들 모델은 시간과 특징이 예측에 기여하는 방식을 분리하는 강한 가정을 한다. 이 가정이 실제 데이터에 잘 맞지 않는 경우를 위해 Cox-Time 모델과 같은 일반화된 모델도 소개한다.
다음으로 Kaplan-Meier 추정량의 심층 학습 버전인 심층 커널 생존 분석과 생존 커넷 모델을 다룬다. 이들 모델은 비모수적이며 개별 예측이 가능하다.
마지막으로 시간 의존 결과 예측 문제를 상미분 방정식 형태로 표현하는 SODEN 모델을 소개한다. 이 모델은 앞서 다룬 다양한 모델들을 통합적으로 표현할 수 있다.
논문은 이 외에도 다중 위험 상황과 동적 시계열 데이터 활용 등 기본 설정의 확장 사례도 다룬다. 또한 공정성, 인과 추론, 해석 가능성, 통계적 보장 등 다양한 주제에 대해서도 논의한다.
다른 언어로
소스 콘텐츠 기반
arxiv.org
더 깊은 질문