[보고서] 인과추론의 A to Z

인과관계 연구 설계 및 인과추론 방법론 인과관계를 정확히 추론하기 위한 연구 설계의 핵심 요소들과 다양한 인과추론 기법들 📑 목차 1. 연구 설계 (Study Design) 2. 제외 기준 (Exclusion Criteria) 3. 데이터 선택 (Data Selection) 4. 연구 방법론 (Methodology) 5. 인과추론 기법..

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• · 2025. 4. 14.
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[보고서] 머신러닝 톺아보기

머신러닝 데이터에서 학습하는 인공지능의 핵심 기술 목차 머신러닝 기본 개념 머신러닝의 유형 머신러닝 알고리즘 모델 평가 및 선택 머신러닝 파이프라인 머신러..

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• · 2025. 4. 3.
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[보고서] 인과추론 톺아보기

인과추론의 이해와 적용상관관계를 넘어 인과관계를 파악하기 위한 종합적 접근목차인과추론의 기본 개념인과추론의 원칙과 방법론인과모델과 기법고급 인과 추론 기법인과 추론의 응용 분야인과 추론의 제한점과 비판결과 해석 및 적용1. 인과추론의 기본 개념인과 관계란 무엇인가?인과 관계(Causality)란 한 변수(원인)가 다른 변수(결과)에 직접적인 영향을 미치는 관계를 의미합니다. 즉, 원인 변수의 변화가 결과 변수의 변화를 야기하는 관계입니다.인과성은 환경에 변화를 주어 원하는 상태로 변화시키는 관계로 해석할 수 있으며, 이는 데이터 분석과 의사결정에 있어 핵심적인 개념입니다.상관관계와 인과관계의 차이구분상관관계(Correlation)인과관계(Causation)정의두 변수 간의 통계적 관련성이나 연관성한 변수..

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• · 2025. 4. 3.
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