विज्ञान के
पीछे के दिमाग

मार्टिन स्पिंडलर हैम्बर्ग विश्वविद्यालय में Data Science, Statistics और Econometrics के प्रोफेसर और Economic AI™ के संस्थापक हैं। Machine Learning और AI के सिद्धांत और अनुप्रयोग में विशेषज्ञता के साथ — विशेष रूप से Causal Machine Learning — उन्होंने Regensburg विश्वविद्यालय और Munich विश्वविद्यालय से डिग्री प्राप्त की, जहां उन्होंने PhD भी अर्जित की। MIT में नियमित विजिटिंग स्कॉलर के रूप में, मार्टिन ने व्यवसायों को प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त के लिए अत्याधुनिक समाधानों का उपयोग करने में मदद करने के लिए Economic AI™ की स्थापना की।

स्वेन क्लासेन Economic AI™ में सॉफ्टवेयर विकास प्रमुख हैं। उन्होंने हैम्बर्ग विश्वविद्यालय से बिजनेस मैथमेटिक्स में मास्टर और इकोनॉमिक्स में PhD प्राप्त की। 2022 में स्वेन MIT में विजिटिंग स्कॉलर थे और Machine Learning और Causal Inference के संयोजन पर शोध में सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं। वर्तमान में, वे ओपन-सोर्स पैकेज DoubleML का रखरखाव और विस्तार कर रहे हैं।

फिलिप बाख प्रशिक्षण और कार्यकारी शिक्षा प्रमुख हैं और Causal ML के बुनियादी और उन्नत विषयों को पढ़ाने के प्रति उत्साही हैं। वे वर्तमान में हैम्बर्ग विश्वविद्यालय में पोस्ट-डॉक्टोरल शोधकर्ता के पद पर हैं। उनका शोध Causal ML के अत्याधुनिक दृष्टिकोणों के कार्यान्वयन और अनुप्रयोगों पर केंद्रित है।

जान रेबेनसाइफनर Economic AI™ में डेटा वैज्ञानिक हैं। वे वर्तमान में हैम्बर्ग विश्वविद्यालय में Statistics में PhD कर रहे हैं। उनकी शोध रुचियां Causal Inference, उच्च-आयामी सेटिंग्स में Forecast Evaluation, Deep Learning, और Machine Learning के क्षेत्रों में हैं।

लुकास मोरेरा गोम्स Economic AI™ में डेटा वैज्ञानिक हैं। उनका काम मुख्य रूप से Graph Neural Networks (GNNs), Collusion Detection, और Large Language Models (LLMs) पर केंद्रित है। वे आधुनिक डेटा वातावरण में जटिल संरचनात्मक और व्यवहारिक चुनौतियों को हल करने के लिए geometric deep learning और natural language processing का लाभ उठाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं।