TabPFN 학습 노트: Claude Code에서 초보 KNIMEST를 위한 강의 자료

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서론: 이 자료 읽는 법

제0장 전체 그림: 학습하지 않는 예측

제1장 무엇을 근사하는가: 사후 예측 분포(PPD)

제2장 어떤 인공 데이터로 연습할 것인가: 사전 분포 설계

제3장 Transformer는 어떻게 표를 읽는가

제4장 (전편) 어떻게 채점하는가: 감점과 교차 엔트로피

제4장 (후편) 왜 잘 되는가: 감점을 낮추면 PPD에 가까워진다

제5장 학습 절차와 실제 예측

제6장 v2는 회귀를 어떻게 푸는가

제7장 TabPFN은 어디까지 사용 가능하며, 어디에서 사용할 수 있는가 (여기까지의 요약)

부록A 확인 문제 정답(요약)

부록B 원전과의 대조 및 출처

부록C 추가 자료: 케모인포매틱스에서 TFM을 사용하기 위해

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