DoubleML
Le logiciel de référence pour une estimation conviviale et précise des effets causaux. Liberez la puissance de l'analyse causale moderne avec un machine learning de niveau entreprise.
Capacités Entreprise
DoubleML combine la flexibilité du machine learning with la rigueur de l'inférence causale.
Double Machine Learning
Estimation non biaisée des effets causaux en tenant compte des facteurs de confusion de haute dimension avec des algorithmes ML de pointe.
Prêt pour le Big Data
Optimisé pour les ensembles de données à grande échelle et les données non structurées, y compris le texte et les images, via notre infrastructure cloud-native.
Multi-plateforme
Disponible pour Python et R, garantissant une intégration transparente dans vos workflows de science des données existants.
Sécurité Entreprise
Solutions sécurisées, conformes et évolutives adaptées aux leaders de l'industrie technologique et aux institutions financières.
Inférence en temps réel
Prédictions causales à faible latence pour les environnements dynamiques comme la tarification et le marketing ciblé.
Échelle mondiale
Déployez des modèles causaux à l'échelle mondiale avec notre service cloud géré, réduisant la charge DevOps.
Deux voies vers le Causal AI
Choisissez l'implémentation qui correspond aux besoins de votre organisation, de l'open source axé recherche à l'infrastructure cloud prête pour la production.
Infrastructure gérée
Déploiement sans configuration pour les équipes d'entreprise.
Algorithmes de qualité recherche
Les dernières avancées académiques en ML Causal.
Intégration rapide
Compatible avec vos data lakes et entrepôts existants.
Édition Cloud
Plateforme gérée complète pour l'échelle entreprise et les données non structurées.
Open Source
Bibliothèques Python et R flexibles pour les chercheurs et les data scientists individuels.
Regarder le tutoriel
Apprenez à utiliser DoubleML pour l'inférence causale en Python et R avec ce tutoriel vidéo complet par Philipp Bach et Sven Klaassen.
“La maîtrise est la transition de la prédiction de ce qui se passe à la compréhension de pourquoi cela doit se produire.”
La confiance des leaders de l'industrie
