2024년 10월부터 어느덧 6개월이라는 시간이 흘러서 글또 10기의 공식적인 기간이 끝이났다.결론을 먼저 얘기하자면, 사실 글또 활동에 그렇게 충실하진 못했던 것 같다. 하지만 그럼에도 불구하고 6개월이라는 시간동안 글또에서 나름 얻어간 것들이 있었기 때문에마지막 글로 지난 6개월간의 글또 활동을 돌아보면서 활동 후기글을 작성해보려 한다. 글또 10기를 시작하며 글또 10기를 시작하며10월부터 글또 10기 활동을 시작했다. 이번 기수가 마지막이기 때문에 아마 처음이자 마지막 글또 활동이 될 것 같다.그만큼 더더욱 후회없이 글또 활동을 하기 위해 활동 목표와 다짐 등을 적어recordgarden.tistory.com 글또를 시작하면서 다짐글로 첫 번째 글을 작성했었다.이 당 시 글또를 하게된 이유이자 목..

인과관계와 인과추론데이터를 분석할 때, 우리는 종종 두 변수 간의 관계를 탐색합니다. 하지만 단순한 상관관계로는 "어떤 변수가 다른 변수를 유발하는가?"를 확신할 수 없습니다. 이를 이해하기 위해 필요한 것이 바로 인과추론(causal inference) 입니다.이에 대한 자세한 설명은 이전 게시글에서 확인하실 수 있습니다.  이전 글: 인과추론 개요" href="https://recordgarden.tistory.com/44" target="_blank" rel="noopener">https://recordgarden.tistory.com/44 인과추론이란? (인과추론 개요)인과추론이란?연관관계: 두 개의 수치나 확률 변수가 같이 움직이는 것인과관계: 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화를 일으키는 것인..

인과추론이란?연관관계: 두 개의 수치나 확률 변수가 같이 움직이는 것인과관계: 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화를 일으키는 것인과추론은 연관관계로부터 인과관계를 추론하는 과학을 의미합니다.인과추론을 적용한 의사결정을 통해 원인과 결과의 관계를 파악하고, 원인에 개입하여 원하는 결과를 가져올 수도 있습니다.  머신러닝과 인과추론의 차이점머신러닝은 변수 간의 연관관계를 이용해서 변수들을 예측하는 방식입니다.이미 알고 있는 변수들을 통해 미래와 같은 모르는 값들을 예측할 때 매우 효과적으로 사용할 수 있습니다.하지만 그 변수(원인)에 직접 개입을 하고자 하는 목적이라면 예측은 쓸모없는 경우가 많습니다.  예를 들자면, 한달 후의 회사의 정확한 매출을 예측하는 것이 목표라면 머신러닝이 적합한 방법일 수 있지만..