DoubleML
El paquet de programari líder per a una estimació fàcil i precisa dels efectes causals. Desbloquegi el poder de l'anàlisi causal moderna amb aprenentatge automàtic de grau empresarial.
Capacitats Empresarials
DoubleML combina la flexibilitat de l'aprenentatge automàtic amb el rigor de la inferència causal.
Double Machine Learning
Estimació imparcial dels efectes causals tenint en compte els factors de confusió d'alta dimensió utilitzant algoritmes de ML d'última generació.
Preparat per a Big Data
Optimitzat per a conjunts de dades a gran escala i dades no estructurades, incloent text i imatges, a través de la nostra infraestructura nativa al núvol.
Multiplataforma
Disponible tant per a Python com per a R, garantint una integració perfecta en els seus fluxos de treball de ciència de dades existents.
Seguretat Empresarial
Solucions segures, conformes i escalables adaptades per a líders de la indústria tecnològica i institucions financeres.
Inferència en Temps Real
Prediccions causals de baixa latència per a entorns dinàmics com la fixació de preus i el màrqueting dirigit.
Escala Global
Desplegui models causals globalment amb el nostre servei al núvol gestionat, reduint la càrrega de DevOps.
Dues Vies cap a l'IA Causal
Tii la implementació que s'ajusti a les necessitats de la seva organització, des de codi obert centrat en la recerca fins a infraestructura al núvol llesta per a producció.
Infraestructura Gestionada
Desplegament sense configuració per a equips empresarials.
Algoritmes de Grau de Recerca
Els últims avenços acadèmics en ML Causal.
Integració Ràpida
Funciona amb els seus llacs de dades i magatzems existents.
Edició al Núvol
Plataforma gestionada de servei complet per a escala empresarial i dades no estructurades.
Codi Obert
Biblioteques flexibles de Python i R per a investigadors i científics de dades individuals.
Mirar el Tutorial
Aprengui a utilitzar DoubleML per a la inferència causal en Python i R amb aquest tutorial complet en vídeo de Philipp Bach i Sven Klaassen.
“El mestratge és la transició de predir què passa a entendre per què ha de passar.”
Confiança dels Líders de la Indústria
