人類希望通過人工智能，可以從機(jī)械且繁瑣的工作中解放出來，然而現(xiàn)實(shí)是，想要挖掘海量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)判斷、預(yù)測等能力，很大程度上還需要依靠人的經(jīng)驗(yàn)去完成”特征工程“的工作。特征工程是一項(xiàng)龐大且耗時(shí)的工程，其中涉及到了模型選擇、數(shù)據(jù)處理、泛化等多方面的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)，以及需要對(duì)業(yè)務(wù)有一定的理解，目前該領(lǐng)域人才的匱乏很難與大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展相匹配。 簡單來說，特征是數(shù)據(jù)抽取出來的對(duì)結(jié)果預(yù)測有幫助的信息；特征工程是為了使特征在機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型上發(fā)揮更優(yōu)效果的過程，該過程往往需要數(shù)據(jù)科學(xué)家人工地找出[登陸后可查看全文]