머신러닝, 딥러닝 모델로 예측은 하지만, 결과값을 낳은 원인이 무엇인가, 궁금하지 않으세요?
인과추론을 함께 공부하면서 "원인-결과"를 어떻게 파악할 수 있는 지, 함께 공부합시다.
- Predictive analysis를 뛰어넘는 새로운 시각을 얻을 수 있습니다.
- 인과추론에 대한 기초 개념
- 경제학 연구에서 사용하는 인과추론 방법
- Prescriptive analysis의 기초
- Linear Regression에 대한 단단한 실력이 있어야 합니다. (모듈 불러와서 코드로 푸는 걸로는 부족해요ㅠㅜ)
- 통계에 대한 기초 지식이 필요합니다. (marginal distribution, joint distribution, conditional distribution의 차이를 검색하지 않고, 그 자리에서 바로 설명하실 수 있어야 해요.)
- Causal learning 분야를 연구하고 싶은 분
- 인과추론의 머신러닝 방법론이 궁금하신 분 (Part 1에서는 경제학에서 사용하는 방법론을 다룹니다.)
- 금요일 밤을 늦게까지 즐기고 싶은 분
- 토요일에 하고 싶은 일이 많은 분 (저희 모임 토요일 아침에, 3시간 동안 합니다!)
2. 그래도 해당 주차의 공부 모임 인도를 하실 분은 예습해 오시기를 바랄게요.
Chapter 2. Stats Review & Graphical Causal Models
Chapter 3. Linear Regression & Grouped and Dummy Regression
Chapter 4. Confounders & Instrumental Variables
Chapter 5. Non Compliance and LATE & Matching
Chapter 6. Propensity Score & Doubly Robust Estimation
Chapter 7. Difference-in-Differences & Panel Data and Fixed Effects
Chapter 8. Synthetic Control & Regression Discontinuity Design
- 제시된 주 공부 자료 확인하기. (어려우실 수 있으니 필수는 아닙니다.)
- 금요일밤에 늦게 자지 않기. (저희 모임은 토요일 아침에 3시간 동안 진행됩니다!)
윤석채
#IT경영_전공 #그런데_ML/DL도_공부했습니다 #경제학_방법론도_사용합니다
자기 소개 및 개설 동기
기계학습 공부 모임, 딥러닝 공부 모임, 수학 공부 모임, 경제학 이슈 공부 모임 등, 풀잎 모임으로 성장하고 있는 윤석채라고 합니다.
이전에 인과추론 풀잎 모임을 개설했었는데, 절반 정도가 중도에 포기하셨어요ㅠㅜ 고민하던 중에, 인과추론의 주요 개념을 잘 설명하는 웹페이지를 발견했습니다.
이 웹페이지 내용이라도 잘 소화하면 인과추론 공부의 절반 이상은 하신 게 아닐까 싶어요.
함께 인과추론 공부해요!
소속
KAIST
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
LAB Tech & Social Justice LAB 참여
LAB Tech & Social Justice LAB season1 참여
LAB 딥랩논문반 (season01) 참여
풀잎40기 생성 AI 공부; 더 이상 미룰 수 없다 퍼실
풀잎39기 Understanding Gaussian Process 퍼실
풀잎36기 Markov Chain Monte Carlo 퍼실
풀잎32기 설명 가능한 인공지능, 조금 더 나아가기 퍼실
풀잎29기 설명 가능한 인공지능, 천천히 퍼실
풀잎25기 Causal Inference - Part 2 퍼실
풀잎23기 Causal Inference Part 1. 퍼실
풀잎20기 기초부터 공부하는 선형대수 퍼실
풀잎20기 마케터를 위한 모델링 퍼실
풀잎18기 Causal Inference with Econometrics 퍼실
풀잎17기 차근차근 베이지안 통계학 퍼실
풀잎16기 Introduction to Causal Inference 퍼실
풀잎15기 Bayesian Data Analysis 퍼실
풀잎14기 캐글로 공부하는 데이터 분석 퍼실
풀잎13기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 (Part 2) 퍼실
풀잎12기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 (Part 1) 퍼실
풀잎11기 기계학습을 위한 최적화 퍼실
풀잎10기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 퍼실
풀잎14기 Bandit-Based 추천시스템 참여
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
모임시작
2022년 09월 17일
모임일시
매주 토요일 09:30 ~ 12:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2022년 08월 31일 ~ 09월 12일
모집인원
5명
모집방법
신청 후 선발
165,000원 / 총 8회 24시간
(6,875원 / 시간)
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
모임시작
2022년 09월 17일
모임일시
매주 토요일 09:30 ~ 12:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2022년 08월 31일 ~ 09월 12일
모집인원
5명
모집방법
신청 후 선발
165,000원 / 총 8회 24시간
(6,875원 / 시간)
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
머신러닝, 딥러닝 모델로 예측은 하지만, 결과값을 낳은 원인이 무엇인가, 궁금하지 않으세요?
인과추론을 함께 공부하면서 "원인-결과"를 어떻게 파악할 수 있는 지, 함께 공부합시다.
- Predictive analysis를 뛰어넘는 새로운 시각을 얻을 수 있습니다.
- 인과추론에 대한 기초 개념
- 경제학 연구에서 사용하는 인과추론 방법
- Prescriptive analysis의 기초
- Linear Regression에 대한 단단한 실력이 있어야 합니다. (모듈 불러와서 코드로 푸는 걸로는 부족해요ㅠㅜ)
- 통계에 대한 기초 지식이 필요합니다. (marginal distribution, joint distribution, conditional distribution의 차이를 검색하지 않고, 그 자리에서 바로 설명하실 수 있어야 해요.)
- Causal learning 분야를 연구하고 싶은 분
- 인과추론의 머신러닝 방법론이 궁금하신 분 (Part 1에서는 경제학에서 사용하는 방법론을 다룹니다.)
- 금요일 밤을 늦게까지 즐기고 싶은 분
- 토요일에 하고 싶은 일이 많은 분 (저희 모임 토요일 아침에, 3시간 동안 합니다!)
2. 그래도 해당 주차의 공부 모임 인도를 하실 분은 예습해 오시기를 바랄게요.
Chapter 2. Stats Review & Graphical Causal Models
Chapter 3. Linear Regression & Grouped and Dummy Regression
Chapter 4. Confounders & Instrumental Variables
Chapter 5. Non Compliance and LATE & Matching
Chapter 6. Propensity Score & Doubly Robust Estimation
Chapter 7. Difference-in-Differences & Panel Data and Fixed Effects
Chapter 8. Synthetic Control & Regression Discontinuity Design
- 제시된 주 공부 자료 확인하기. (어려우실 수 있으니 필수는 아닙니다.)
- 금요일밤에 늦게 자지 않기. (저희 모임은 토요일 아침에 3시간 동안 진행됩니다!)
이전에 인과추론 풀잎 모임을 개설했었는데, 절반 정도가 중도에 포기하셨어요ㅠㅜ 고민하던 중에, 인과추론의 주요 개념을 잘 설명하는 웹페이지를 발견했습니다.
이 웹페이지 내용이라도 잘 소화하면 인과추론 공부의 절반 이상은 하신 게 아닐까 싶어요.
함께 인과추론 공부해요!
LAB Tech & Social Justice LAB 참여
LAB Tech & Social Justice LAB season1 참여
LAB 딥랩논문반 (season01) 참여
풀잎40기 생성 AI 공부; 더 이상 미룰 수 없다 퍼실
풀잎39기 Understanding Gaussian Process 퍼실
풀잎36기 Markov Chain Monte Carlo 퍼실
풀잎32기 설명 가능한 인공지능, 조금 더 나아가기 퍼실
풀잎29기 설명 가능한 인공지능, 천천히 퍼실
풀잎25기 Causal Inference - Part 2 퍼실
풀잎23기 Causal Inference Part 1. 퍼실
풀잎20기 기초부터 공부하는 선형대수 퍼실
풀잎20기 마케터를 위한 모델링 퍼실
풀잎18기 Causal Inference with Econometrics 퍼실
풀잎17기 차근차근 베이지안 통계학 퍼실
풀잎16기 Introduction to Causal Inference 퍼실
풀잎15기 Bayesian Data Analysis 퍼실
풀잎14기 캐글로 공부하는 데이터 분석 퍼실
풀잎13기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 (Part 2) 퍼실
풀잎12기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 (Part 1) 퍼실
풀잎11기 기계학습을 위한 최적화 퍼실
풀잎10기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 퍼실
풀잎14기 Bandit-Based 추천시스템 참여
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.