Umysły
stojące za nauką

Martin Spindler jest profesorem Data Science, statystyki i ekonometrii na Uniwersytecie w Hamburgu oraz założycielem Economic AI™. Specjalizuje się w teorii i zastosowaniach Machine Learning i AI — szczególnie Causal Machine Learning — posiada tytuły z Uniwersytetu w Ratyzbonie i Uniwersytetu w Monachium, gdzie również uzyskał doktorat. Jako regularny wizytujący naukowiec w MIT, Martin założył Economic AI™, aby pomóc firmom wykorzystać najnowocześniejsze rozwiązania dla uzyskania przewagi konkurencyjnej.

Sven Klaassen jest szefem działu rozwoju oprogramowania w Economic AI™. Uzyskał tytuł magistra matematyki biznesowej oraz doktorat z ekonomii na Uniwersytecie w Hamburgu. W 2022 roku Sven był wizytującym naukowcem w MIT i aktywnie prowadzi badania nad połączeniem Machine Learning i wnioskowania przyczynowego. Obecnie zajmuje się utrzymaniem i rozwojem pakietu open source DoubleML.

Philipp Bach jest szefem szkoleń i edukacji dla kadry zarządzającej i pasjonuje się nauczaniem podstawowych i zaawansowanych tematów Causal ML. Obecnie pracuje jako badacz podoktorski na Uniwersytecie w Hamburgu. Jego badania koncentrują się na implementacjach i zastosowaniach najnowszych podejść Causal ML.

Jan Rabenseifner jest Data Scientist w Economic AI™. Obecnie realizuje doktorat ze statystyki na Uniwersytecie w Hamburgu. Jego zainteresowania badawcze dotyczą wnioskowania przyczynowego, oceny prognoz w ustawieniach wysokowymiarowych, Deep Learning i Machine Learning.

Lucas Moreira Gomes jest Data Scientist w Economic AI™. Jego praca koncentruje się głównie na Graph Neural Networks (GNNs), wykrywaniu zmów i Large Language Models (LLMs). Skupia się na wykorzystaniu geometrycznego głębokiego uczenia i przetwarzania języka naturalnego do rozwiązywania złożonych wyzwań strukturalnych i behawioralnych we współczesnych środowiskach danych.