내 용 : 머신러닝은 패턴을 학습하고 데이터를 기반으로 예측하는 강력한 도구입니다. 하지만 머신러닝 모델이 상관관계를 잘 포착한다고 해서 반드시 인과관계를 이해하는 것은 아닙니다. 그렇다면 데이터에서 인과관계를 밝혀내려면 어떻게 해야 할까요? 이 세미나에서는 머신러닝과 인과추론의 개념을 소개하고, 인과추론이 필요한 이유를 설명합니다. 특히, 인과추론 도구와 머신러닝 기법을 활용한 최신 인과추론 방법을 직관적으로 이해할 수 있도록 합니다. 본 강연을 통해 데이터 속 상관관계와 인과관계를 구별하는 방법을 배우고, 인과추론이 머신러닝과 결합될 때 어떤 가능성이 열리는지를 이해할 수 있습니다. 데이터 과학, AI, 경제학, 사회과학 등 다양한 분야에서 인과추론이 중요한 역할을 한다는 점도 함께 논의할 예정입니다.
