伦敦-------------------------------------------------------------------------------------------------------企业也不再依赖于机械学习平台，因为机械学习平台是适应曲线的，无法管理当今世界的复杂性。他们被邀请加入真正的IA革命，并有一个包括因果关系的平台。因果平台定义了机器智能的新类别。它的下一代IA引擎依赖于对因果关系的理解，以便直接优化公司的关键性能指标。投资于当前形式的学习机器的公司，包括在秋季，只是为了使一个将曲线与数据结合起来的过程自动化，而不了解现实世界。达科・马托夫斯基解释道："她们向前看，看后面发生的事情。"我们的平台采取了一种截然不同的做法。因果教导机器理解因果关系，这是一个必要的步骤，以发展一个真正的人工智能。这使我们的平台能够以前所未有的抽象程度自主运行，以便向企业解释实现其目标的决定。"在创新方面，尤其是在先进的先进机械学习发布会（自动化）的时间序列数据方面，卡萨朗斯并没有处于试验阶段。因果平台保留了完全自动化的优点，它可以随时对数据进行精简、分类和跟踪。但是，它也与因果模型和解释性信息相联系——这是迄今为止只限于领域专家的做法。人的知识通过直觉界面得到利用，从而使人与机器之间的伙伴关系成为可能。自2017年成立以来，Causalens一直与来自多个部门的广泛的公司合作。其客户包括资产经理、对冲基金、投资银行、运输和物流公司以及世界上最大的能源和商品经纪人。马萨米・约翰斯顿，CLS信息服务主管，其产品帮助客户进入不断变化的外汇市场。它的因果技术自主地确定了大量数据集中的宝贵指针，并帮助我们了解了数据与其他数据集之间的关系。"当今世界的变化比以往任何时候都快。在目前的形态下，学习机器只会擦拭机器的真正潜力。因果关系是这种演变的下一个主要十字路口。您可以要求通过站点展示产品。卡萨朗页：1卡萨朗Causalens是因果的先驱，一个新的智能机械家族，了解因果关系，是朝着真正的因果关系迈出的重要一步。它的企业平台被用来改造金融、IDO、能源、电信等行业的领导者。译文不应视为正式文本。公报的唯一作准文本是公报的原文。翻译必须始终面对原始文本，它将成为判例法。