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  [Causal ML] Causal inference 고려대 산공 세미나 내용정리 • 본문 내용에 대한 출처 ① 상관관계와 인과관계 ◯ 상관관계와 인과관계 • 상관관계 : 통계적 변수와 다른 변수들이 covariance (공변) 하는 관계 ⇨ 예측 목적 • 인과관계 : 선행하는 한 변수가 후행하는 다른 변수의 원인이 되고 있다고 믿어지는 관계 ⇨ 원인설명 목적 • AI 는 데이터의 상관관계 패턴을 학습한다. 외부 환경에 따른 데이터의 변화나 패턴 변화가 적은 분야에서는 상관관계를 학습하는 것만으로도 성능이 뛰어나다 (NLP, vision, collaboration filtering) • 그러나 왜 그러한 결과가 나왔는지에 대해서는 설명하지 못한다. ◯ 예시 • 구독갱신여부를 예측하는 모델링을 진행한 후 SHAP 기반의 변수 중요도를 그려본 그림은 아래와 같다. 광고지출, 버그 리포트,.. 2023.05.07

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  R 강좌 : 정책효과 분석 : 이중차분법 DiD, 삼중차분법 DDD 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글 입니다. 강좌영상 ① 더미변수 ◯ 더미변수 • 남여 임금격차 : Y = α + β•Educ + ϒ•male + u • Y = α + β•Educ + ϒ•male + u Y_m = α + β•Educ + ϒ•1 + u Y_f = α + β•Educ + ϒ•0+ u ----------------------------------------- Y_m - Y_f = ϒ → 해석 : 여성에 비해 남성은 ϒ 만큼 임금을 더 (덜) 받는다. • 로그 차분인 경우에는 상대적 변화율을 의미한다 : lnY = α + β•Educ + ϒ•male + u ↪ lnYm - lnYf = (Ym - Yf)/Yf = 여성대비 남성 임금의 상대적 변화율 = 100•ϒ ↪ 해석 : 여성에 비해 남성은.. 2023.05.09

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  [자격증] AIFB AICE Associate 합격 후기 💡 AIFB 란 (최근 AICE 로 명칭이 바뀌었다) AIFB 자격 시험은 기업 AI 실무 역량을 검정하는 민간자격 시험으로 KT 와 한국표준협회가 공동으로 주관하는 시험에 해당한다. 자격 시험에는 3가지 트랙 중 하나를 선택해 응시할 수 있는데, 필자는 Basic , Associate, Professional 중 Associate 시험에 응시했다. 시험에 대한 자세한 내용과 설명은 아래 링크를 참고하면 큰 도움이 될 것 같다. https://aifb.kt.co.kr/certi/mainSub AIFB aifb.kt.co.kr https://contents.premium.naver.com/maekyung/jobschool/contents/220307173301411Fg 토익, 한국사도 아닌 AI 실무자격인.. 2022.08.02

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  [Blog] DeepAR: Mastering Time-Series Forecasting with Deep Learning https://medium.com/towards-data-science/deepar-mastering-time-series-forecasting-with-deep-learning-bc717771ce85 DeepAR: Mastering Time-Series Forecasting with Deep Learning Amazon’s autoregressive deep network towardsdatascience.com 👀 Summary ▸ DeepAR : Amazon's autoregressive deep network (work on multiple time series) • first successful model to combine Deep learning with traditional Probabil.. 2023.02.07

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  대체로 해롭지 않은 계량경제학 정리 - Part2 핵심 - 3장 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글 입니다. 3장. 이치에 맞는 회귀분석 구성 ① 회귀분석의 근본 원칙 a. 서론 • 처치집단과 통제집단 간의 차이를 추정하는 계산 방법으로서 회귀모형 • 회귀분석에서는 설명변수들이 통제될 수도 혹은 통제되지 않을 수도 있다. • 무작위 배정의 도움이 없는 경우, 회귀분석의 추정치들은 인과관계로 해석될 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. • 어떤 조건 하에서 회귀분석의 결과가 인과관계로서 해석될까 • 회귀 추정치들의 특성들에는 모집단 회귀함수 (population regression function) 와 조건부 기대함수 (conditional expectation function) 사이의 밀접한 관계와 회귀추정치의 표본분포가 포함되어 있다. b. 경제적 관계과 조건부 기.. 2023.06.26

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