[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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[인과추론] 과거 통계 모델링의 한계를 넘어서

Correlation은 Causation을 말하지 않는다.위 유명한 명제는,데이터 분석에서 상관관계가 인과관계를 의미하지 않음을 경고합니다.  상관관계는 종종 우연의 일치일 수 있으며, 외부 요인이나 숨겨진 변수들이 영향을 미칠 수 있습니다.  최근 들어, 인과 추론이 연구에서 중요한 분야로 떠오르고 있습니다.  이는 단순히 변수들 간의 관계를 분석하는 것을 넘어서,어떤 변수가 다른 변수에 대해 인과적인 영향을 미치는지를 추론하려는 시도를 포함합니다.  2021년, 인과 추론을 공동 연구한 Joshua D. Angrist, Guido W. Imbens, David Card가 노벨 경제학상을 수상한 바 있습니다.이들의 연구는 관찰 데이터를 기반으로 한 인과 관계 추론 방법을 발전시켰고,경제학뿐만 아니라 여..

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• · 2024. 12. 28.
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[Streamlit] 사용법 - 간단한 튜토리얼

0. Streamlit이란? Streamlit는 Python으로 웹 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 돕는 오픈소스 라이브러리입니다.HTML, CSS, JavaScript와 같은 웹 개발 언어를 전혀 모르셔도,Python 스킬만 어느 정도 갖추고 계시다면 누구나 손쉽게 재미있는 웹사이트를 만들어 볼 수 있습니다! :D 준비사항 : 이메일 계정, Github 계정 1. Streamlit Cloud 회원가입https://streamlit.io/ Streamlit • A faster way to build and share data appsStreamlit is an open-source Python framework for data scientists and AI/ML engineers to delive..

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• · 2024. 12. 26.
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