correlation-vs-causation
두 변수가 함께 변하는 경향(상관관계)과 한 변수가 다른 변수의 변화를 직접적으로 일으키는 관계(인과관계)의 차이를 의미한다. AI 모델이 잘못된 상관관계에 기반해 편향된 결론을 내리는 것을 방지하기 위해 이 둘을 구분하는 것이 중요하다.
두 변수가 함께 변하는 경향(상관관계)과 한 변수가 다른 변수의 변화를 직접적으로 일으키는 관계(인과관계)의 차이를 의미한다. AI 모델이 잘못된 상관관계에 기반해 편향된 결론을 내리는 것을 방지하기 위해 이 둘을 구분하는 것이 중요하다.