DoubleML
Wiodący pakiet oprogramowania do przyjaznej użytkownikowi i precyzyjnej estymacji efektów przyczynowych. Odblokuj moc nowoczesnej analizy przyczynowej z uczeniem maszynowym klasy enterprise.
Możliwości dla przedsiębiorstw
DoubleML łączy elastyczność uczenia maszynowego z rygorem wnioskowania przyczynowego.
Double Machine Learning
Nieobciążona estymacja efektów przyczynowych poprzez uwzględnienie wysokowymiarowych czynników zakłócających z wykorzystaniem najnowszych algorytmów ML.
Gotowe na Big Data
Zoptymalizowane dla dużych zbiorów danych i danych niestrukturyzowanych, w tym tekstu i obrazów, poprzez naszą natywną infrastrukturę chmurową.
Wieloplatformowe
Dostępne zarówno dla Python jak i R, zapewniając bezproblemową integrację z istniejącymi workflow data science.
Bezpieczeństwo korporacyjne
Bezpieczne, zgodne z regulacjami i skalowalne rozwiązania dostosowane dla liderów branży technologicznej i instytucji finansowych.
Wnioskowanie w czasie rzeczywistym
Przewidywania przyczynowe o niskim opóźnieniu dla dynamicznych środowisk takich jak pricing i marketing targetowany.
Skala globalna
Wdrażaj modele przyczynowe globalnie dzięki naszej zarządzanej usłudze chmurowej, redukując nakłady DevOps.
Dwie drogi do Causal AI
Wybierz implementację, która odpowiada potrzebom Państwa organizacji, od open source skoncentrowanego na badaniach po gotową do produkcji infrastrukturę chmurową.
Zarządzana infrastruktura
Wdrożenie bez konfiguracji dla zespołów korporacyjnych.
Algorytmy klasy naukowej
Najnowsze osiągnięcia akademickie w Causal ML.
Szybka integracja
Współpraca z istniejącymi data lakes i hurtowniami danych.
Wersja chmurowa
W pełni zarządzana platforma dla skali korporacyjnej i danych niestrukturyzowanych.
Open Source
Elastyczne biblioteki Python i R dla naukowców i indywidualnych data scientists.
Obejrzyj samouczek
Dowiedz się, jak używać DoubleML do wnioskowania przyczynowego w Python i R dzięki temu kompleksowemu samouczkowi wideo autorstwa Philippa Bacha i Svena Klaassena.
“Mistrzostwo to przejście od przewidywania tego, co się wydarzy, do zrozumienia, dlaczego musi się wydarzyć.”
Zaufali nam liderzy branż
