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#85 mit Prof. Martin Spindler | Uni Hamburg | Economic AI | Double Machine Learning & Kausalität

#85 mit Prof. Martin Spindler | Uni Hamburg | Economic AI | Double Machine Learning & Kausalität

VonDatenbusiness Podcast


#85 mit Prof. Martin Spindler | Uni Hamburg | Economic AI | Double Machine Learning & Kausalität

VonDatenbusiness Podcast

Bewertungen:
Länge:
64 Minuten
Freigegeben:
17. Sept. 2021
Format:
Podcastfolge

Beschreibung

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.

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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/

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Top-Opportunitäten im Datenbusiness: https://datenbusiness.de/

Ich freue mich über Feedback: bernard.sonnenschein@datenbusiness.de
Freigegeben:
17. Sept. 2021
Format:
Podcastfolge

Titel in dieser Serie (100)

Der Datenbusiness Podcast beleuchtet die wichtigsten Themen rund um Datenwertschöpfung und Data Science Anwendungen in der Wirtschaft mit einem Fokus auf Künstliche Intelligenz. Bernard spricht dazu regelmäßig mit Top-Führungskräften und Entscheider:innen, die mit der Veredelung von Daten zu tun haben. Die Gäste kommen dabei von Großunternehmen, Mittelstand, Startups und Forschung.