# data[].attributes.body
interest

interests

Curiosity

the driving force

the driving force of development

To become close friends beyond acquaintances

The flow of thinking that I think fits well with is similar

I think this consensus should be formed.

Not everything is explained. There are things that are expected without explanation, and there are things that need to be known.

Do I have to say this? There are people who act to get the word out. People like that don't fit and move away.

You know me very well. You're on the same page as me. I think we have a similar mindset. It's a good. There is also a person who said that. Even if we don't meet a few times, we are close.

The same goes for writing. Writing is a time to meet the writer's world. The style of a particular writer makes me comfortable, and the way the story unfolds is interesting, so I have to empathize well. Sometimes, the choices or actions of the characters in the work rather than the author are not understandable. It seems like eating 100 sweet potatoes. If you like the artist, you don't run away and wait, believing that the character will bring the "cider" I expect.

They have similar interests with people in the same field, so they work better than those who don't. They may also be engaged in the same field because they have similar interests. What's the point of interest. Disney's movie Soul also depicts a story of finding areas of interest.

Find what you're interested in.

We become curious about something.

Invest your time there, and eventually develop.

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About interest&Development_still it could be more expanded

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About interest&Development_still it could be more expanded

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Interest is what?

Importance of "interest".

Interesting... Always be the driving force of new exploration. Curiosity and interest. Interest makes cool thing a cool thing.

The depth and scale of interest and curiosity varies among individuals, and makes difference of ability.

The dimension is so large and considering the curiosity as a vector, it should be always different. Mentioned right before, some people's curiosity(=ability) can be a subspace from another.

Can development be interpreted in terms of interest?

+ Interest may not be purely directed towards the field. You may be interested based on the calculation that it would be reasonable to look at honor, money, etc. and be interested in the field. What is the goal of AI. If you are interested in AI, what are you interested in and developing.

Some powerful people can inject attention. Hosting competitions with large prize money / Guaranteeing rewards or welfare to certain occupational groups /

Brainwashing by parents, teachers, etc. who influence adolescents

Brainwashing in terms of media, advertising, etc.

I think in what means did the interest grow, it become the driving force to make some tasks done.

Is interest the most appropriate measure of development?

So far I think so and want to design my experiment with interests.

//Comparing with AI learning methods, what should we do to make them develop(well-trained)? -> not an expert yet in this field but I'm 'interested' in it...

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book chapter / article / ...

1. The legacy - Virginia Woolf

2. Mrs. Dalloway - Virginia Woolf

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1. 인공지능과 뇌는 어떻게 생각하는가 - 이상완

2. Some academic papers related to how human interest form

_Theory of cognitive devlopment/developmental psychology / theory of Jean Piaget ... To be determined

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3. Why I write - George Orwell

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For now, I assume that interest is the best estimator of driving force of development

Delving into the identity of interest

What to see: How human interest is shaped

Reason: I think that the object of human interest is the driving force of development

The rationale: When you are interested in a specific goal and invest your time, you develop naturally. In a capitalist society, a lot of budget is invested in areas that the government wants to develop. Companies also promise better welfare and annual salaries to recruit talented people. It's possible because the common interest comes down to some promised good of money. Of course, because there are objects of interest, not money, I think that different people pursue different things, so the jobs are divided.

How to check: Recalling personal experiences / interviews / academic materials, etc

Problem encountered: There seem to be more theory of ~~(prominent scholars} than a unique correct answer in this field. Thinking about what perspective to adopt. I don't think it's easy to find all the data, and it's not easy to know what's more supported, and just because I follow a dominant theory doesn't mean I can explore what I want, so I'm thinking about choosing what I like and proceed with my research. I don't think it will be bad in its own way because it will be an opportunity to lay the groundwork and to logicalize and materialize thoughts in the process.

What I want to do: I want to compare how I can define 'development' in certain areas such as AI or LLM.

One goal is to compare it with AI's development method, and there is a lot of data on development patterns relatively neatly.

Can development be interpreted in terms of interest?(interest's role in development in human)

By answering first big question, the correlation / cause and effect between interest and certain development occurs will be clarified.

Is interest appropriate as a measure in the process of getting answers to the questions I want?

First of all, if there is something right, let's name it the best unbiased estimator (BUE)! Whether or not the best unbiased estimator is an interest journal will be determined through further exploration.

If something that is the BUE of development is interest in humans, what is it in AI?

Also, I think that the BUE of AI development may not result in any one (if there is no purpose), or the BUE of AI may be designed and found much easier than that of humans (in the process of inquiry), so what is the human BUE, judging from the BUE of AI?

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1. Read Mrs. Dalloway

In paragraph scale, write everything that I'm thinking when I read the passage

2. To Gen AI, share the paragraph and tell them to share what it thought with the passage.

3. On the internet, we could find other people's thought

Analyze the difference between each.

Maybe the difference came from the interest and information each already had.(I want this conclusion)

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It will be hard to prove that interest is the 'only' estimator of some developments

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I think it would be useful to think about what I'm really interested in and what to develop.

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I think it would be useful to think about what I'm really interested in and what to develop.

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최근 저의 고민과 관련하여 주제를 줄였습니다.

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베이즈 네트워크(Bayesian network) 혹은 빌리프 네트워크(belief network) 또는 방향성 비순환 그래픽 모델(directed acyclic graphical model)은 랜덤 변수의 집합과 방향성 비순환 그래프를 통하여 그 집합을 조건부 독립으로 표현하는 확률의 그래픽 모델이다. 예를 들어, 베이지안 네트워크는 질환과 증상 사이의 확률관계를 나타낼 수 있다. 증상이 주어지면, 네트워크는 다양한 질병의 존재 확률을 계산할 수 있다. "베이즈 네트워크"라는 용어는 유디 펄이 다음의 세 개 특징을 강조하면서 만들어졌다. (1) 입력 정보의 주관적인 특성, (2) 정보를 갱신하기 위한 기초로 베이지 조건에 의존함, (3) 추론의 원인과 증거 사이의 구분. 그리고, 이러한 것들은 토마스 베이즈 의 1763년 논문에 기초하고 있다.

형식적으로, 베이즈 네트워크는 방향성 비순환 그래프로서, 그래프의 각 마디(node)는 변수를 나타내고, 마디를 연결하는 호(arc)는 변수 간의 조건부 의존성(conditional dependency)을 표현한다. 마디는 측정된 모수, 잠재 변수, 가설 등 어떤 종류의 변수든 표현할 수 있다.

베이즈 네트워크에서는 추론과 학습을 수행하기 위한 효과적인 알고리즘이 존재한다. 음성 신호나 단백질 순열과 같은 일련의 변수를 모형화하는 베이지 네트워크를 동적 베이즈 네트워크(dynamic Bayesian network)라고 부른다. 불확실성 하에 문제를 표현하고 해를 구할 수 있는 베이즈 네트워크의 일반화를 영향 다이어그램 이라고 부른다.

공식적으로, 베이지안 네트워크는 베이지안 관점에서 랜덤 변수를 나타내는 노드를 갖는 DAG(Directed acyclic Graph)이다(수량 혹은 잠재변수, 매개 변수, 알 수 없는 가설들을 관찰할 수 있다.). 선(edge: 그래프에서 노드를 연결하는 선)은 조건부 의존성을 표현한다(연결되지 않은 노드는 서로 다른 것의 조건부 독립 변수를 나타낸다.). 노드는 서로, 그 노드의 부모 변수를 위한 변수의 집합을 입력으로 주어지고 노드에 의해 나타난 변수의 확률이 주어진, 확률 함수로 관련되어있다. 예를 들어, 부모가 Boolean 변수 이면 그 확률 함수는 항목의 테이블(true 혹은 false인 부모의 가능한 조합 의 각각을 위한 하나의 엔트리)에 의해 표현될 수 있다.

X는 베이지안 네트워크이고, 그에 관련된 G의 ( 곱 측도(product measure)에 관련되는) 결합 확률 밀도 함수가 부모 변수로 조건화된 독립 밀도 함수의 곱으로 쓰인다면:

여기서 pa( v)는 v의 부모 집합이다.(i.e. those vertices pointing directly to v via a single edge).

몇몇 랜덤 변수의 집합 때문에, 결합 분포의 몇몇 멤버의 확률은 다음에 따라 연쇄 법칙(chain rule)을 사용하여 조건부 확률로부터 계산될 수 있다.

위 정의를 이것과 비교하라.

for each which is a parent of

두 표현의 차이는, 부모 변수의 값이 주어졌을 때, 그것의 비 후손의 것으로부터 나온 변수와 조건부 독립이다.

X가 베이지안 네트워크이고, 그에 관련된 G가 로컬 마르코프 속성(local Markov property)을 만족한다면, 각 변수는, 부모 변수가 주어졌을 때, 그것의 비 후손과 조건부 독립이다.

이것은 또한 다음과 같이 첫 번째 정의 항과 비슷한 표현이 될 수 있다.

for each which is not a descendent of for each which is a parent of

그래프가 비순환이기 때문에 부모 집합이 비 후손의 집합의 하위 집합이다.

노드의 마르코프 블랭킷은 그 노드의 부모와 자식, 자식의 부모이다. X가 베이지안 네트워크이고, 그와 관련된 G는 마르코프 블랭킷(Markov blanket)이 주어지면 모든 노드가 네트워크에서 모든 다른 노드에 조건부 독립이다.

심플한 베이지안 네트워크 예제

잔디가 젖을 수 있는 두 가지 이벤트(스프링클러 혹은 비)가 있다고 하자. 또한, 비는 스프링클러의 사용과 같은 효과를 갖는다고 하자(비가 올 땐 보통 스프링클러를 끈다). 이 상황을 베이지안 네트워크로 표현 모델링할 수 있다. 모두 세 개의 변수가 T(true)와 F(false)로 두 개의 확률 값을 갖는다.

결합 확률 함수는 다음과 같다.

여기서 G는 잔디의 젖음을, S는 스프링클러를, R 은 비를 간략화하여 표기한 것이다.

그 모델은 조건부확률식과 모든 장애 변수를 합함에 의하여 "잔디가 젖었다면 비였을 확률이 몇이냐?"는 질문에 답할 수 있다.

예에서 분자를 명시적으로 가리킴으로써, 결합 확률 함수는 가중 함수의 각 반복을 계산하는데 사용된다. In the numerator(분자) marginalizing over and in the denominator(분모) marginalizing over and .

다른 한편으로, 만약 우리가 "우리가 잔디가 젖게 했다면 비가 왔을 가능성은?"이라는 중재적인 질문(interventional question)에 답을 원한다면, 대답은 전부 중재 분포로부터 요소를 제거하여 얻은 후부 중재 결합 분포 함수(post-intervention joint distribution function) 에 의해 좌우된다. 기대한 것처럼, 비가 올 가능성은 행위에 의해 영향을 받지 않는다: .

결합 분포에서 의존성이 희박하다면, 베이지안 네트워크의 사용은 상당한 양의 메모리를 절약할 수 있다. 예를 들어, 테이블에서 두 개의 값을 가질 수 있는 10개의 변수의 조건부 확률을 순수한 방법으로 저장한다면 의 저장 공간이 필요하다. 만약 지역 분포에서 어떤 변수도 세 개가 넘는 부모변수에 의존하지 않는다면, 베이지안 네트워크 표현은 최대 저장 공간만을 필요로 한다.

베이지안 네트워크의 한 가지 이점은 복잡한 결합 분포(complete joint distribution)보다 직접적인 의존성(a sparse set of direct dependecies)과 지역 분포(local distribution)를 사람이 이해하는데 직관적이라는 것이다.

Ben-Gal I., Bayesian Networks Archived 2016년 11월 23일 - 웨이백 머신, in Ruggeri F., Faltin F., Kenett R. (Eds.), Encyclopedia of Statistics in Quality and Reliability, John Wiley & Sons, 2007.

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베이즈 네트워크 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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베이즈 네트워크(Bayesian network) 혹은 빌리프 네트워크(belief network) 또는 방향성 비순환 그래픽 모델(directed acyclic graphical model)은 랜덤 변수의 집합과 방향성 비순환 그래프를 통하여 그 집합을 조건부 독립으로 표현하는 확률의 그래픽 모델이다. 예를 들어, 베이지안 네트워크는 질환과 증상 사이의 확률관계를 나타낼 수 있다. 증상이 주어지면, 네트워크는 다양한 질병의 존재 확률을 계산할 수 있다.

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데이터 사이언스 사용 설명서

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인터넷이 발전됨에 따라 아이템 구매 및 선호에 대한 사용자의 피드백을 얻기 쉬워졌다. 이런 피드백을 바탕으로 과거의 사용자-아이템 간 데이터를 활용해 취향을 고려한 아이템을 추천하는 것이 추천시스템의 기본적 아이디어이다. 추천 알고리즘은 대표적으로 아래와 같이 3가지가 있다.

Collaborative Filtering : 협업필터링

Content-based Recommender Systems : 컨텐츠 기반 추천시스템

Knowledge-based systems : 지식 기반 추천 시스템.
1.1 Goals of Recommender Systems
추천시스템의 목적을 논하기 전에, 두 가지 추천 문제에 대해 알아보자.

1) Prediction version of Problem : Matrix Completion probelm이라고도 하며, 학습 데이터를 통해 유저의 선호도를 정확하게 예측하는 것이 목적(A라는 유저는 1번 상품을 선호할 것이다)

2) Ranking version of Problem : 정확한 수치를 예측하는 것이 아닌, 랭킹을 고려해 top-k의 아이템을 선정하는 것이 목적(A라는 유저는 1, 2, 3번 상품 순으로 선호할 것이다)

일반적으로 Prediction version of Problem을 푸는 것이 목적이다. 이를 해결해야 Ranking 문제도 해결할 수 있기 때문이다. 하지만 현실적으로 더욱 자연스러운 것을 Ranking 문제이다. 예를 들면 보통 우리가 A, B 중 상품을 고를 때 A와 B를 비교해 상대적으로 더 좋은 것을 사지, A와 B의 점수를 각각 구해서 비교하는 것은 비효율적이기 때문이다.

비즈니스적 측면으로 추천시스템의 목적은 아이템 판매량을 높이는 것이기 때문에, 실제 운영적/기술적 측면으로는 아래와 같은 목적이 있다.

1) Relevance : 추천된 아이템이 유저에게 관련이 있는가? (명백한 목적이지만 이것만으로 불충분)

2) Novelty : 진부한 아이템(예, Sales Top 100)이 아닌 유저가 탐색하지 못한 색다른 아이템을 추천하는가? (어느정도 예상 가능)

3) Serendipity : 유저가 이전에 경험해보지 못한 완전 새로운 아이템을 추천하는가? (아예 예상 불가능)

4) Diversity : 추천됨 Top-k 아이템에 다양한 아이템이 포함되는가?

위와 더불어, 추천시스템을 통해 서비스 이용 만족도, 경험의 개인화를 제공하는 데 유용하다. 또한 추천의 이유(goal)를 같이 제공하는 것이 유용하다.

1.2 Basic Models of Recommender Systems
머신러닝에 KNN, SVM 등 여러 모델이 있듯이 추천시스템에도 여러 모델이 있다. 이 챕터에서는 이 모델에 대해 간단히 설명하고자 한다.

1) Collaborative Filtering Models(협업 필터링)

추천시스템의 주요 Task는 아래와 같은 행렬(유저-아이템)에 빈 부분을 채우는 것이다. 이를 Matrix Completion이라고 부른다. 협업필터링으로 불리는 이 모델은 위 행렬의 빈 부분을 채우기 위해 다수가 협업하는 식으로 해결하는 모델이다. 즉 각 유저, 아이템은 특정 수준의 상관관계를 가진다고 가정한다.

예를 들어, A와 B가 유사한 그룹으로 묶인다면 B가 선호하는 아이템을 A가 좋아할 것으로 예측한다. 따라서 A가 구매한 아이템을 제외하고 B가 선호하는 아이템을 A에게 추천한다.

2) Memory-Based methods

Memory-based method는 neighborhood-based collaborative filtering algorithms라고도 불리며 User-based collaborative filtering과 Item-based collaborative filtering으로 구분된다.

A. User-based collaborative filtering : 유저 간의 유사도가 높을수록 높은 가중치를 부여하는 방식으로, 특정 유저가 아직 구매하지 않았으나 동질 그룹의 다른 유저가 선호하는 아이템을 추천한다. 일반적으로 특정 A와 유사한 Top K의 유사한 유저들로 동질 그룹으로 구성하여 A가 선호할만한 아이템을 선정한다.

B. Item-based collaborative filtering : B라는 아이템에 대한 A 유저의 선호도를 예측하기 위해, B와 가장 유사한 Top K 아이템을 선정하여 Item set을 구성한다.

3.Model-based methods: 모델 기반 방법은 머신러닝이나 데이터마이닝 방법에서 예측 모델의 context를 기반한 방법이다. 모델이 파라미터화되어 있다면, 이 모델의 파라미터는 컨텍스트 내에서 학습된다. 의사결정 나무 베이지안 모델 등이 이 예시에 해당된다.

Memory based moethods와 Model-based methods는 비슷한 점이 많다.

Types of Ratings

추천알고리즘은 tracking ratings에 영향을 많이 받았다. ratings은 이산형이 많고 {-2,-1,0,1,2} or {1,2,3,4,5}처럼 점수를 구간화 해놓았다. 뿐만 아닌 facebook 좋아요와 같은 기능도 ratings에 한 종류라고 볼 수 있다.
1.3 Content based recommend systems

컨텐츠 기반 추천시스템은 협업 필터링과 다르게, 사용자가 과거에 경험했던 아이템 중 비슷한 아이템을 현재 시점에서 추천하는 것이다. Information Retrieval과 ML의 중간 지점 정도로, 정보를 찾는 과정과 과거 정보를 활용해서 유저의 성향을 배우는 문제라고 볼 수 있다.

컨텐츠 기반 추천시스템은 다음과 같은 구조로 생각할 수 있다.

데이터 획득 후, 컨텐츠 분석에서 비정형 데이터로부터 관련 있는 정보를 얻는 작업이 필요하다. 예를 들면 feature extraction, vector representation 등의 작업을 수행해야 한다. 그 후 유저가 선호하는 아이템과 취향을 파악하는 유저 프로필 파악이 필요하고 cosine 유사도 등을 이용하여 유사 아이템을 선택한다.

ex) 사용자가 떡볶이를 시켜 먹었다고 가정하면, 떡볶이와 관련된 특징(분식, 매운 음식)을 토대로 관련된 특징을 가진 다음음식을 추천하도록 학습한다.
1.4 Knowledge based recommend system
사용자들의 구매 이력이 적은 경우에 사용한다. 아이템을 추천하기 전에 아이템의 특징과 명시적인 질문을 통해 회득한 사용자 선호도와 추천 범위 등 아이템들에 대한 정보를 고려하여 추천한다.

ex) 배달 음식 어플을 처음 사용하면 좋아하는 음식의 종류(한식, 분식), 가격대, 맛(매운, 단짠단짠)과 같은 다양한 데이를 받아서 추천한다.
1.5 Hybrid recommend system
위에서 언급한 다양한 추천 시스템을 결합하여 만든다. 한 서비스의 단점을 다른 서비스의 장점으로 만든다.

ex) 새로운 아이템에 대한 평점이 없으면 추천 성능이 떨어지게 되는 협업 필터링과 아이템의 특징에 대한 정보를 이용할 수 있는 지식 기반 추천 시스템을 결합한다.

출처 :

1. https://wikidocs.net/48797

2. https://kr1lib.org/book/3561149/adfc57

3. http://melonicedlatte.com/datascience/2019/01/26/190736.html

4. https://skyeong.net/265

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추천시스템1 - 추천시스템이란?, 추천 알고리즘의 종류

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1. An Introduction to Recommender Systems 인터넷이 발전됨에 따라 아이템 구매 및 선호에 대한 사용자의 피드백을 얻기 쉬워졌다. 이런 피드백을 바탕으로 과거의 사용자-아이템 간 데이터를 활용해 취향을 고려한 아이템을 추천하는 것이 추천시스템의 기본적 아이디어이다. 추천 알고리즘은 대표적으로 아래와 같이 3가지가 있다. Collaborative Filtering : 협업필터링 Content-based Recommender Systems : 컨텐츠 기반 추천시스템 Knowledge-based systems : 지식 기반 추천 시스템.

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Since ‘interest’ is the fundamental driving force of human and intellectual development, it is necessary to stimulate it for progress

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Model myself and set a target_20220733JiinHan