[가짜연구소] Causal Inference 스터디

0. Causal Inference 스터디

• 2주마다 블로그 글을 작성하기로 했었으나, 최근에 이상탐지 행사 준비로 바빠져서 포스팅을 하지 못했네요ㅜㅜ

  • 가짜연구소 만우절 행사 : 가짜에서 진짜찾기 <이상탐지 세미나>
    (불금에 많은 분들이 와주셔서, 행사는 잘 마쳤습니다 ㅎㅎ)

• 제목처럼 오늘이야기를 잠깐 할 내용은 Causal Inference입니다.

• 사실 비즈니스 문제를 해결할 때, 가장 중요하고 까다로운 질문은 'Why'라고 생각합니다
  (결국 Why에 대한 실마리가, 유저/고객 경험 개선에 중요하기 때문이죠)

• 그래서, 'Why'라는 질문에 대답하는 법을 공부하고자, 한 달전에 가짜연구소에서 Causal Inference 스터디를 오픈했고 현재 벌써 5주차가 진행중입니다.

• 해당 스터디를 오픈한 목적은 크게 3가지 정도입니다

  • Causal Inference 처음 부터 끝까지 공부해보기 : 혼자 공부하기에는 어렵고, 중간에 멈추게 되더라구요
  • 인과추론에 대한 한국어 자료 만들기 : 인과추론에 대한 한국어 자료는 기존 ML/DL에 비해 많이 부족한 상황입니다. 그래서, 저보다 뛰어나신 스터디원분들과 함께 해당 자료를 열심히 만들어보고 있어요
  • 나의 성장 : 회사에서는 인과추론에 대한 실험적인 분석은 하지 않고, 스토리텔링 형식의 분석을 진행하고 있습니다. 그런데, 중요한 의사결정 순간이 왔을 때, 그러한 방식은 한계가 있다고 생각해, 열심히 배워서 적용해볼 생각입니다.

1. 인과추론을 공부하면서 느낀점

• Causal Inference : 현상 (문제)에 대한 원인을 찾고 그 원인에 대한 효과를 추론하는 것

• 5주차까지 하면서 느낀점은, '여러모로 쉽지 않다' 입니다..... (수학적으로나, 직접 적용해볼 때나)

  • 실험설계 & 디자인 : Control / Treatment Group을 잘 나눈게 맞을까? 이렇게 설계를 하면 제대로 추정이 되려나?
  • 외부요인 통제 : 이벤트가 많은 게임에서, 이렇게 통제하는게 맞을까?
  • 분석방법 : 어느상황에서 언제, 적확한 방식을 사용해야 하는건지?
    (선택은 항상 어렵죠....)
  • 주변 환경 : 단순하게 분석해서, 이러이러한 원인으로 추정된다 vs Causal Inference 방법을 이용해, 실험 결과가 이렇게 나왔다
  • 그러나, 같은 목적을 가지고 있고 저보다 뛰어나신 스터디원분들이 있어서 서로 위안과 피드백이 되는 것 같습니다 :-)

• 스터디 종료까지 남은 2개월이 남았는데요, 이후에도 인과추론에 대한 부분은 계속 진행해볼 생각입니다
  (결국 저는 조직의 문제를 데이터로 해결하는 직군에 있는 사람이므로.....)

• 매주 스터디가 열리고 있고 Causal Inference에 대한 자료가 업로드 되니, 인과추론에 관심있으신 분들의 건설적인 피드백을 기다립니다!

• Casual하게 Causality 이해하기 가짜연구소 자료 : Causal하게 Causality 이해하기