#85 mit Prof. Martin Spindler | Uni Hamburg | Economic AI | Double Machine Learning & Kausalität
ML, KI und kausale Inferenz für bessere Entscheidungen.
1 Stunde 3 Minuten
Podcast
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Beschreibung
vor 3 Jahren
Martin ist Professor für Data Science, Statistik und Ökonometrie an
der Universität Hamburg sowie Gründer und Geschäftsführer des
Startups Economic AI. In seiner Arbeit geht es darum, mit ML, KI
und kausaler Inferenz zu besseren Entscheidungen zu kommen. Unsere
Themen im heutigen Gespräch: 0:28 - Martins Werdegang. 2:49 - Warum
ist Causal Inference so wichtig? 5:21 - Martins Forschung. 8:35 -
Causal Inference im Alltag. 25:19 - Was steckt hinter Double
Machine Learning? 34:37 - Worum geht es beim Unternehmen Economic
AI? 39:57 - Verzahnung von Big Tech mit Forschung problematisch?
42:35 - Setup von Economic AI. 48:50 - Königsdisziplin Pricing.
54:24 - Automatisierte Experimente & Trends. 58:59 - Ausblick.
--- Weiterführende Informationen: Economic AI:
https://www.economicai.com/ Paper zu double/debiased machine
learning: https://academic.oup.com/ectj/article/21/1/C1/5056401
DoubleML Library: - https://docs.doubleml.org/stable/index.html -
https://arxiv.org/abs/2103.09603 --- LinkedIn Martin:
https://www.linkedin.com/in/martin-spindler/ LinkedIn Bernard:
https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/ ---
Top-Opportunitäten im Datenbusiness: https://datenbusiness.de/ Ich
freue mich über Feedback: bernard.sonnenschein@datenbusiness.de
der Universität Hamburg sowie Gründer und Geschäftsführer des
Startups Economic AI. In seiner Arbeit geht es darum, mit ML, KI
und kausaler Inferenz zu besseren Entscheidungen zu kommen. Unsere
Themen im heutigen Gespräch: 0:28 - Martins Werdegang. 2:49 - Warum
ist Causal Inference so wichtig? 5:21 - Martins Forschung. 8:35 -
Causal Inference im Alltag. 25:19 - Was steckt hinter Double
Machine Learning? 34:37 - Worum geht es beim Unternehmen Economic
AI? 39:57 - Verzahnung von Big Tech mit Forschung problematisch?
42:35 - Setup von Economic AI. 48:50 - Königsdisziplin Pricing.
54:24 - Automatisierte Experimente & Trends. 58:59 - Ausblick.
--- Weiterführende Informationen: Economic AI:
https://www.economicai.com/ Paper zu double/debiased machine
learning: https://academic.oup.com/ectj/article/21/1/C1/5056401
DoubleML Library: - https://docs.doubleml.org/stable/index.html -
https://arxiv.org/abs/2103.09603 --- LinkedIn Martin:
https://www.linkedin.com/in/martin-spindler/ LinkedIn Bernard:
https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/ ---
Top-Opportunitäten im Datenbusiness: https://datenbusiness.de/ Ich
freue mich über Feedback: bernard.sonnenschein@datenbusiness.de
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