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Motor de causalidad

¿Qué es un motor de causalidad?

Un motor de causalidad es una plataforma tecnológica que aprende, comprende y extrae conclusiones basados en la causalidad y no en la mera correlación de los datos introducidos. Mientras la mayoría de la plataformas de aprendizaje automático automatizado (autoML) desarrollan un algoritmo y testan un modelo con un objetivo, un motor de causalidad omite ideas preconcebidas y algoritmos predeterminados. Primero, adopta una hipótesis como resultado y, a continuación, analiza grandes cantidades de datos para decidir qué factores se ajustan más a ese resultado.

¿Qué beneficios aporta un motor de causalidad?

Un motor de causalidad permite a los usuarios del negocio:

  • Comprender y abordar mejor el sesgo y señales predictivas escondidas en los datos.
  • Conseguir el conocimiento y los modelos procesables adecuados para explicar las predicciones y garantizar el nivel de calidad de los comportamientos predictivos en los datos.
  • Determinar de forma ágil qué es lo más importante en el conjunto de datos e identificar cuáles son las mejores acciones para conseguir los resultados deseados.
  • Priorizar los factores causales y relevantes y prescindir de los correlativos no relevantes para saber qué impulsa determinados resultados y seleccionar una línea de actuación para conseguirlos.
  • Crear resultados, incluso, en entornos empresariales volátiles, ignorando datos atípicos o ausentes y acumulando y ajustándose rápidamente a los nuevos datos.

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