Derek 의 데이터 분석 성장기

0. 내용 이전 강의에서 수학적 해석학이 왜 중요한지에 대해 배웠다. 그렇다면, 실제 언어를 수식적으로 분해하면 어떻게 표현할까? 여기에는 함의(Implcation) 혹은 정의(=>) 라고 부르는 방법이 적용된다. 예를 들어, 강아지(Dog)는 동물(animal)이다. 는 Dog => Animal 이라고 정의하는 것 처럼 말이다. 그리고, 이를 부정(Negation) 할수 있는데, NOT [Dog ^ Animal] 등으로 표현할 수도 있는 것 이다. 해당 강의에서는 언어를 수학적으로 해석하는 방법으로서 함의와 동등 그리고 부정 등에 대해서 배울 수 있었다. 1. 함의(Implication) 수학에서 흔히 함의한다. 라는 단어를 볼 수 있는데, Implication Involes causaility 을 의..

해당 글은 모두 실무로 통하는 인과추론을 기반으로 작성, 자료를 참고 하였음을 밝힙니다.     1-1. 인과추론 개념 연관관계는 인과관계가 아니다. 연관관계를 인과관계로 오해하여 잘못된 의사결정을 내릴수도 있다. 만약, 한 국가의 노벨상 수상자 수를 1인당 초콜릿 소비량의 증감으로 생각해보자. 증감의 상관도(=연관관계) 가 있다고 판단할 수 있지만, 올바른 해석일까? 연관관계는 두개의 확률변수 X와 Y 가 같이 증가하거나 감소하는 것이다.그러나, 인과관계는 X가 Y의 원인이 되는 것과 같다. 인과추론은 연관관계로부터 인과관계를 추론하고, 언제 그리고 왜 서로 다른지 이해하는 과학적 접근이다.  1-2. 머신러닝과 인과추론그렇다면, 머신러닝을 활용해서 인과관계를 파악하면 안될까? 라고 생각한다. 하지만,..