ஸ்க்ரோல்
பயன்பாட்டு வழக்கு

நிபுணர்களின் கருத்து

மூலோபாய முடிவுகளுக்கு காரண அனுமானக் கோட்பாடு மற்றும் வணிக யதார்த்தம் ஆகிய இரண்டையும் புரிந்துகொண்ட பயிற்சியாளர்களிடமிருந்து நிபுணர் வழிகாட்டுதல் தேவை. பங்குகள் அதிகமாக இருக்கும் மற்றும் முறைமை முக்கியமான சிக்கலான தரவு சவால்களைத் தீர்க்க எங்களது PhD பொருளாதார வல்லுநர்கள், புள்ளிவிவர வல்லுநர்கள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் ஆராய்ச்சியாளர்கள் குழு உங்கள் நிறுவனத்துடன் நேரடியாகப் பணியாற்றுகிறது.

நாங்கள் சிக்கலான வணிகச் சவால்களைத் தீர்க்கCausal Machine Learningஐப் பயன்படுத்துகிறோம்.

ஆராய்ச்சி வடிவமைப்பு, முறைமை சரிபார்ப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வு முயற்சிகளுக்கான மூலோபாயம் குறித்து நாங்கள் நிபுணர் ஆலோசனைகளை வழங்குகிறோம். உங்கள் பிரச்சினைக்கு A/B சோதனை, அவதானிப்பு காரண அனுமானம் அல்லது பரிசோதனை பொருளாதாரம் சரியான அணுகுமுறையா என்று உங்களுக்குத் தெரியாதபோது, நாங்கள் உங்களுக்கு வழிகாட்டுகிறோம். உங்கள் குழுவால் மேற்கொள்ளப்பட்ட பகுப்பாய்வுகளை நாங்கள் மதிப்பாய்வு செய்கிறோம், சாத்தியமான பக்கச்சார்புகள் மற்றும் மறைக்கப்பட்ட ஊகங்கள் குறித்து ஆலோசனை வழங்குகிறோம். பியர் விளைவுகளை (peer effects) மதிப்பிடுதல், நீண்டகால தாக்கங்களை அளவிடுதல் அல்லது நெட்வொர்க் அமைப்புகளில் ஸ்பில்ஓவர்களை அளவிடுதல் போன்ற தரமான டெம்ப்ளேட்டுகளுக்குப் பொருந்தாத சிக்கல்களுக்கு நாங்கள் தனிப்பயன் பரிசோதனைகளை வடிவமைக்கிறோம் அல்லது பிரத்யேக காரண அனுமான மாதிரிகளை உருவாக்குகிறோம்.

பார்ச்சூன் 500 நிறுவனங்கள் தரமான குழுக்களிடம் ஒப்படைக்க முடியாத புள்ளிவிவரத் துல்லியம் தேவைப்படும் பெரிய முயற்சிகளைத் தொடங்கும்போது எங்களை அணுகுகின்றன. ஸ்டார்ட்அப்கள் விரிவடைவதற்கு முன்பு விலையுயர்ந்த பகுப்பாய்வுத் தவறுகளைத் தவிர்க்க எங்களது நிபுணத்துவத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன. புள்ளிவிவர முறைகளின் நம்பகத்தன்மை நேரடியாக அனுமதி மற்றும் பொறுப்பை பாதிக்கும் ஒழுங்குமுறை சவால்கள், FDA சமர்ப்பிப்புகள் மற்றும் தணிக்கைகள் மூலம் நாங்கள் நிறுவனங்களுக்கு வழிகாட்டியுள்ளோம்.

ஈடுபாடுகள் பொதுவாக உங்கள் காலக்கெடு மற்றும் முடிவெடுக்கும் புள்ளிகளைச் சுற்றி கட்டமைக்கப்பட்ட 10-20 மணிநேர நிபுணர் நேரத்தை உள்ளடக்கியது, இது நிரந்தர பணியாளர்கள் தேவையில்லாமல் உலகத்தரம் வாய்ந்த நிபுணத்துவத்தை அணுகுவதைச் சாத்தியமாக்குகிறது.

எங்களதுமுறைமை

01

தரவு ஒருங்கிணைப்பு

ஒரு விரிவான பகுப்பாய்வு அடித்தளத்தை உருவாக்க உங்கள் தற்போதைய தரவு ஆதாரங்களை நாங்கள் ஒருங்கிணைக்கிறோம்.

02

காரண பகுப்பாய்வு

உண்மையான காரண-காரிய உறவுகளை அடையாளம் காண Double Machine Learning ஐப் பயன்படுத்துதல்.

03

மூலோபாய உருவகப்படுத்துதல்

உங்கள் முடிவுகளின் தாக்கத்தைக் கணிக்க பல்வேறு சூழல்களை வடிவமைத்தல்.

04

செயல்பாட்டு அளவு

உங்கள் தற்போதைய அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்கும் உற்பத்திக்குத் தயாரான மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துதல்.

என்ன நடக்கும் என்று கணிப்பதிலிருந்து அது ஏன் நடக்க வேண்டும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வதே திறமையாகும்.

தொழில்முறை தலைவர்களால் நம்பப்படுகிறது



காரண காரியம் மற்றும் AI இன் அறிவியல்Economic AI™

பாஸ்டன் – ஹாங்காங் – ஹாம்பர்க் – மியூனிக்

© 2026 Economic AI™. அனைத்து உரிமைகளும் பாதுகாக்கப்பட்டவை.பதிப்புதனியுரிமைக் கொள்கைபற்றி