ஏன் Causal AI?
வெறும் தொடர்புக்கு அப்பால் செல்லுங்கள். காரண காரியத்தைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள். ஊகங்களுக்குப் பதிலாக ஆதாரங்களின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுங்கள்.
பாரம்பரிய AI இன் எல்லைகள்
வெறும் தொடர்பு என்பது காரண காரியம் அல்ல. விளம்பரங்கள் கொள்முதல் செய்யக் காரணமானதா அல்லது அதிக ஆர்வம் கொண்ட வாடிக்கையாளர்கள் அதிக விளம்பரங்களைப் பார்க்கிறார்களா என்று பாரம்பரிய ML ஆல் கூற முடியாது.
வரலாற்று முறைகளின் அடிப்படையில் விளைவுகளைக் கணிக்கிறது
கற்றுக்கொண்ட முறைகளிலிருந்து உள்ளடக்கத்தை உருவாக்குகிறது
உண்மையான காரண-காரிய உறவுகளை அடையாளம் காட்டுகிறது
முன்னணி ஐரோப்பிய நிபுணத்துவம்
Economic AI™ காரண அனுமானம் (causal inference), எகனாமெட்ரிக்சு மற்றும் இயந்திர கற்றல் ஆகியவற்றில் முன்னணி ஐரோப்பிய நிபுணர்களை ஒருங்கிணைக்கிறது. எங்கள் குழு American Economic Review, The Econometrics Journal மற்றும் Journal of the Royal Statistical Society உள்ளிட்ட முன்னணி இதழ்களில் அடிப்படை ஆராய்ச்சிகளை வெளியிட்டுள்ளது.
துறைகளில் Causal AI
தொடர்பு சார்ந்த முறைகள் தவறவிடும் செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகள்.
நிதி மற்றும் வங்கி
- டெபாசிட் வளர்ச்சியில் சந்தைப்படுத்தலின் உண்மையான தாக்கத்தை அளவிடுங்கள்
- கடன் விண்ணப்ப மாற்றத்தின் இயக்கிகளை அடையாளம் காணவும்
- வாடிக்கையாளர் தக்கவைப்பை காரண ரீதியாகப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்
காப்பீடு
- பாலிசி மாற்றத்தை எது இயக்குகிறது என்பதைத் தீர்மானிக்கவும்
- புதுப்பித்தலில் தொடர்பிலிருந்து காரண காரியத்தைப் பிரிக்கவும்
- காரண புரிதலுடன் விலை நிர்ணயத்தை மேம்படுத்தவும்
உற்பத்தி
- தர சிக்கல்களின் மூல காரணங்களை அடையாளம் காணவும்
- காரண ஆதாரங்களுடன் மறுவேலை கொள்கைகளை மேம்படுத்தவும்
- செயல்முறை மேம்பாடுகளின் உண்மையான ROI ஐ அளவிடவும்
காரண நன்மை
நிறுவன அளவிலான காரண அனுமானம் அளவிடக்கூடிய வணிக தாக்கத்தை வழங்குகிறது.
சிறந்த சிக்னல்-டு-நாய்ஸ்
உண்மையான விளைவுகளை தவறான தொடர்புகளிலிருந்து பிரிக்கவும்
மாதிரித் தேர்வுக்குப் பிறகு செல்லுபடியாகும் அனுமானம்தெளிவான வருவாய் பண்புக்கூறு
எந்த நடவடிக்கைகள் உண்மையில் முடிவுகளைத் தருகின்றன என்பதை அறியுங்கள்
மாறுபட்ட சிகிச்சை விளைவுகளை அளவிடுதல்வேகமான முடிவுகள்
பட்ஜெட்டை வீணடிப்பதற்கு முன்பு பயனற்ற செயல்பாடுகளை அடையாளம் காணவும்
Causal ML க்கான உணர்திறன் பகுப்பாய்வுகுழுக்களுக்கு இடையிலான சீரமைப்பு
அனைத்து முடிவுகளுக்கும் பகிரப்பட்ட ஆதார அடிப்படை
உயர்-பரிமாண எகனாமெட்ரிக்சுதொடர்பிலிருந்து காரண காரியத்திற்கு மாறத் தயாரா?
எங்கள் குழு அதிநவீன ஆராய்ச்சியை நடைமுறைச் செயலாக்கத்துடன் இணைக்கிறது.
“என்ன நடக்கும் என்று கணிப்பதிலிருந்து அது ஏன் நடக்க வேண்டும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வதே திறமையாகும்.”
தொழில்முறை தலைவர்களால் நம்பப்படுகிறது
