变频器世界

免费订阅电子杂志立即订阅 推动中国变频器产业发展
首页 >> 杂志文章

当特征工程自动化,人工智能才真的“智能”

作 者: 来自:2017年第0期"产业财经" 阅读 22327

 人类希望通过人工智能,可以从机械且繁琐的工作中解放出来,然而现实是,想要挖掘海量数据,实现判断、预测等能力,很大程度上还需要依靠人的经验去完成”特征工程“的工作。特征工程是一项庞大且耗时的工程,其中涉及到了模型选择、数据处理、泛化等多方面的机器学习知识,以及需要对业务有一定的理解,目前该领域人才的匮乏很难与大数据的快速发展相匹配。

简单来说,特征是数据抽取出来的对结果预测有帮助的信息;特征工程是为了使特征在机器学习算法和模型上发挥更优效果的过程,该过程往往需要数据科学家人工地找出最佳的特征组合,但在效果及效率上有一定的局限性。人工智能技术与服务提供商第四范式一直致力于打破这个瓶颈。近期,第四范式发布了其自主研发的FeatureGO算法,该算法实现了机器自动组合特征的功能,有效解决了人为添加组合特征门槛高、耗时长等问题。

做好特征组合,绝非易事

特征组合是一种加强特

[登陆后可查看全文]