<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>PREDICTION on AIEconLab</title><link>https://www.aieconlab.com/tags/prediction/</link><description>Recent content in PREDICTION on AIEconLab</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Tue, 14 Jul 2026 10:30:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://www.aieconlab.com/tags/prediction/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>예측이 값싸지는 시대, 경제학자의 일</title><link>https://www.aieconlab.com/post/column3_economists_job/</link><pubDate>Tue, 14 Jul 2026 10:30:00 +0900</pubDate><guid>https://www.aieconlab.com/post/column3_economists_job/</guid><description>7월 8일 IMF는 세계경제전망(WEO) 7월 업데이트에서 2026년 세계 성장률 전망을 0.1%포인트 낮추는 한편, 한국의 전망은 30개 선정 경제 가운데 이란과 공동 최대 폭인 0.7%포인트 올렸습니다. 그런데 이 소식을 전한 글과 그 후속 분석에서 확인했듯, 정작 1분기의 이례적인 성장은 공식 전망이 갱신되기 전에 월간 수출 지표가 먼저 신호하고 있었습니다.</description></item><item><title>지도학습의 경제학: 예측과 인과 사이</title><link>https://www.aieconlab.com/post/analysis_prediction_vs_causation/</link><pubDate>Tue, 14 Jul 2026 10:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.aieconlab.com/post/analysis_prediction_vs_causation/</guid><description>3년 전 이 블로그는 AI의 정의와 머신러닝의 분류를 다루면서, 각 방법론을 경제학의 시각으로 해석하는 시리즈를 예고한 바 있습니다. 본 글은 그 시리즈의 세 번째 편으로, 머신러닝의 중심에 있는 지도학습(supervised learning)을 다룹니다.
논의의 출발점은 다음의 명제입니다. 지도학습은 예측의 도구이며, 경제학의 많은 질문은 예측이 아니라 인과의 질문입니다.</description></item></channel></rss>