DoubleML
El paquete de software líder para estimación de efectos causales precisa y fácil de usar. Aproveche el poder del análisis causal moderno con aprendizaje automático de nivel empresarial.
Capacidades empresariales
DoubleML combina la flexibilidad del aprendizaje automático con el rigor de la inferencia causal.
Double Machine Learning
Estimación insesgada de efectos causales considerando variables de confusión de alta dimensión mediante algoritmos de aprendizaje automático de última generación.
Preparado para Big Data
Optimizado para conjuntos de datos a gran escala y datos no estructurados, incluyendo texto e imágenes, a través de nuestra infraestructura nativa en la nube.
Multiplataforma
Disponible para Python y R, garantizando una integración perfecta con sus flujos de trabajo de ciencia de datos existentes.
Seguridad empresarial
Soluciones seguras, conformes y escalables adaptadas para líderes del sector tecnológico e instituciones financieras.
Inferencia en tiempo real
Predicciones causales de baja latencia para entornos dinámicos como fijación de precios y marketing dirigido.
Escala global
Despliegue modelos causales a nivel global con nuestro servicio gestionado en la nube, reduciendo la carga operativa.
Dos caminos hacia la IA Causal
Elija la implementación que se adapte a las necesidades de su organización, desde código abierto orientado a investigación hasta infraestructura en la nube lista para producción.
Infraestructura gestionada
Despliegue sin configuración para equipos empresariales.
Algoritmos de nivel académico
Los últimos avances académicos en Causal ML.
Integración rápida
Compatible con sus data lakes y almacenes existentes.
Edición en la nube
Plataforma gestionada de servicio completo para escala empresarial y datos no estructurados.
Código abierto
Bibliotecas flexibles de Python y R para investigadores y científicos de datos.
Ver el tutorial
Aprenda a usar DoubleML para inferencia causal en Python y R con este completo vídeo tutorial de Philipp Bach y Sven Klaassen.
“La maestría es la transición de predecir lo que sucede a comprender por qué debe suceder.”
La confianza de líderes del sector
