Causal Learning (인과 학습)란?Causal Learning(인과 학습)은 데이터에서 단순한 상관관계를 넘어 인과 관계(causality) 를 학습하는 기계 학습 기법을 의미한다. 기존의 머신러닝 모델들은 보통 패턴을 찾는 것(correlation-based learning) 에 집중하는 반면, Causal Learning은 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향(즉, 원인과 결과)을 분석하고 학습하는 것을 목표로 한다.1. Causal Learning이 중요한 이유일반적인 머신러닝 모델이 예측을 잘한다고 해서, 그 모델이 변수 간의 인과 관계를 올바르게 이해하고 있다고 말할 수는 없다. 예를 들어:상관관계 vs. 인과관계아이스크림 판매량과 익사 사고 수가 높은 상관관계를 보인다고 해서, "아이..