Nhà cung cấp hàng đầu về Causal AI và các công cụ khoa học dữ liệu mã nguồn ngắn khác

Áp dụng AI nhân quả để tránh vi phạm Đạo luật AI của EU
Triển khai ở mọi nơi, trên bất kỳ đám mây nào hoặc tại cơ sở của bạn
Được thiết kế cho cả người dùng doanh nghiệp và các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm
Tiết kiệm 100% thời gian của bạn từ MLOps (triển khai và giám sát mô hình)

Xây dựng và triển khai các mô hình dự đoán, trích xuất thông tin chi tiết về nguyên nhân-hệ quả và hơn thế nữa với một vài cú nhấp chuột

1. Kết nối: Tải lên tệp Excel & CSV hoặc kết nối với cơ sở dữ liệu SQL của bạn

2. Chuyển hóa dữ liệu và tạo thêm yếu tố cho mô hình dự đoán

3. Phân tích: Phát hiện các thông tin chiều sâu của dữ liệu thông qua ML và các kỹ thuật thống kê

4. Trực quan hóa: Chia sẻ báo cáo trực quan và dashboard phong phú

5a. Lịch: Lên lịch để nhận và xuất kết quả mới từ dữ liệu mới nhất

5b. Tích hợp: Sử dụng Model thông qua REST API để tích hợpvào các ứng dụng của riêng bạn

Phân tích có sẵn

Danh sách đầy đủ các phân tích nâng cao và nhiều tính năng khác sẽ sớm ra mắt

Mô hình dự đoán

Đào tạo các mô hình dự đoán với dữ liệu được gắn nhãn để dự đoán dữ liệu chưa được gắn nhãn

Khám phá nguyên nhân

Tự động phát hiện đồ thị nhân quả (DAG) với các ràng buộc đầu vào từ các chuyên gia miền

Bao gồm các thuật toán phổ biến nhất như PC, DirectLinGAM, NOTEARS và DECI dựa trên học sâu mới nhất
Các chuyên gia tên miền có thể thêm các ràng buộc và gợi ý để hướng dẫn các thuật toán chỉ khám phá các biểu đồ nhân quả thỏa mãn các điều kiện cụ thể
Tương tác và trực quan hóa DAG được phát hiện để người dùng có thể dễ dàng hiểu các tác động nhân quả và tinh chỉnh các ràng buộc cho đến khi hoàn toàn hài lòng

Dự báo chuỗi thời gian

Dự báo tương lai bằng cách tự học và nắm bắt các mẫu từ dữ liệu quá khứ

Tự động đào tạo và chọn mô hình tốt nhất từ nhiều thuật toán khác nhau bao gồm Mạng thống kê, dựa trên cây và Mạng nơ-ron sâu
Tinh chỉnh tham số mô hình và không gian tìm kiếm
Hoạt động liền mạch với các tính năng số hoặc phân loại bổ sung
Xử lý cả chuỗi thời gian đơn biến và đa biến
Dự báo nhiều bước với mức độ không chắc chắn
Hoạt động liền mạch với các nhóm chuỗi thời gian để học chéo giữa các nhóm

Dự đoán hệ quả

Ước tính hệ quả từ dữ liệu mà không cần thử nghiệm RCT hoặc A/B tốn kém và mất thời gian

Sử dụng Double Machine Learning với AutoML để suy luận linh hoạt cùng với giảm thiểu sai lệch
Ước tính cả ATE và CATE cho các hiệu ứng không đồng nhất
Xử lý nhuần nhuyễn với các trường văn bản và chỉ mục
Xử lý cả phương pháp điều trị phân loại và số
Xử lý cả kết quả phân loại và số

Phân đoạn

Phân cụm khách hàng hoặc sản phẩm thành các nhóm tương tự với một bộ tính năng phong phú

Hoạt động liền mạch với các cột phân loại
Nắm bắt các mối quan hệ phức tạp và tìm hiểu sự tương đồng của các thành tố trong không gian dữ liệu đa chiều với Deep Learning
Bao gồm các giải thích cụm bằng ngôn ngữ tự nhiên
Tổng hợp giải thích dự đoán với các giá trị Shapley

Dự đoán phản thực tế (Điều gì sẽ xảy ra nếu?)

Dự đoán kết quả tiềm năng khi một sự can thiệp giả định được đưa ra

Sử dụng suy luận nhân-quả để ước tính chính xác hiệu ứng nhân quả với các kết quả tiềm năng
Tổng hợp thêm các đề xuất ứng với các kết quả mong đợi nhất định để tối ưu kết quả

Phân tích cảm xúc

Trích xuất từ khóa và cảm xúc của họ từ 12 ngôn ngữ khác nhau một cách dễ dàng

Phân tích thống kê & trực quan hóa

Giải pháp của chúng tôi cũng chứa các công cụ kiểm tra giả thuyết khác nhau và phân tích thống kê

Bao gồm các phương pháp Thực-nghiệm như ANOVA, phương pháp tham số và phi tham số
Bao gồm các phân tích thống kê như phân tích tương quan, Hồi quy tuyến tính Bayes, Quy tắc liên kết, v.v.
Bao gồm một bộ trực quan hóa phong phú để phân tích dữ liệu thăm dò

Cuộc cách mạng của doanh nghiệp dựa trên AI