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      [공지사항] 인과추론을 위한 머신러닝_2025.6.6~27, 매주 금요일 ZOOM
      작성자 : 관리자 등록일 : 2025-05-14
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      인과추론은 데이터를 통해 원인과 결과를 분석하는 데이터 분석 방법론으로, 핵심적인 사회과학 연구 방법론이자 비즈니스 의사결정 도구로 주목받고 있습니다.
      그러나 전통적인 머신러닝/AI 모델은 예측 방법론으로서 인과추론에 적합하지 않은 한계가 존재합니다. 본 특강에서는 인과추론을 위한 머신러닝의
      활용 가이드라인과 실습을 다룰 예정입니다. 구체적으로 다룰 주제는 다음과 같습니다: 

      (i) 구조인과모형(Structural Causal Model)에 기반한 인과관계 식별(Causal Effect Identification)

      (ii) ML/AI를 활용한 인과효과 추정(Causal Effect Estimation)

      (iii) 데이터 기반의 인과관계 발견(Causal Discovery)

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