bc-1

1. Causal Modeling and Learning

Machine Learning (ML) 과 Causal Learning 의 차이점은

  • Causal 모델은 기본적으로 확률론적(probabilistic) 모델보다 더 많은 정보를 담게 된다. 왜냐하면 Causal 모델은 조정(intervention)에 의한 효과 또는 분포의 변화를 분석할 수 있어야 하기 때문이다.

-

figure Causal Inference 는 Statistical Inference 에서 다루는 대상들을 포함한다 (출처: J. Peters et al., 2017)

  • Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms, J. Peters et al., 2017