既然特征工程这么重要，那么我们就来看看特征工程到底是如何实现或者工作的。特征工程到底分为哪些内容？我们大致可以参考如下流程图来看看。
Bengio曾与Geoff Hinton以及Yan LeCun一道，共同支持所谓深度学习技术——这项技术近年来已经成功由原本的学术性探索成果，转化为世界上最强大的技术之一。 深度学习的基本思路，在于将数据交付至能够粗略模拟人类大脑的大型神经网络。而事实证明，深度学习技术强大且相当有效，适用于各类实际任务，具体包括语音识别、图像分类、自动驾驶汽车控制以及业务决策自动化等等。
当前，AI技术越来越深入地被引入金融科技领域，尤其是金融零售业务当中。未来，AI在金融科技领域应用趋势怎样？银行发力科技会威胁到金融科技公司生存吗？6月29日-7月1日，第三届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳举行，乐信（NASDAQ：LX）副总裁史红哲受邀参会并参与金融科技分论坛讨论。
“相比AI技术，现有的人工审核方式无论是成本还是效率都处于显著劣势。”中国互联网协会在此次峰会上发布的《AI技术赋能网络内容安全保障研究报告》（以下简称《报告》）称。
深度学习是人工智能领域中最热门的机器学习方法之一，其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，然后通过模仿人脑的机制来解释数据，比如图像、声音和文本等。至于其优势，可以说，深度学习在大数据集上的表现比其他机器学习方法都要好，因为它更适合无标记数据，因而并不局限于以实体识别为主的自然语言处理（NLP）领域。
谷歌研究部门本周推出了一款AR显微镜，它可以在机器学习技术的帮助下实时地检测出癌细胞。利用一般的显微镜查找癌细胞是一个非常困难且耗费时间的过程，而且医生要研究和处理大量的信息。但是，AR显微镜能够迅速找出癌细胞，并将它们突出显示出来。
此外，这一新软件采用“智能自动(iA)模式(*2)，该模式可自动调节摄像头设置，拍摄最适合人脸识别的最优图像。若将该软件与松下i-PRO EXTREME系列网络摄像头结合使用，在网络摄像头中安装与该软件捆绑的“最佳镜头许可密钥”，可仅向服务器发送“最佳镜头”(Best Shots)，用于人脸识别。
在招聘网站网页上，我们经常看到“迈出你的第一步！不惧困难，不怕拒绝！去相信，去证明，梦想一触即发！高薪不是幻影，只要你愿意！还在等什么？”等励志的标语。事实上，企业招聘，“鸡血”打得好，入职条件也高。
8 月 24 日消息，据外媒报道，美国银行（Bank of America）与 Fintech 创业公司 High Radius达成合作，将人工智能应用于企业应收账款处理。该应用程序专为大型、复杂的公司管理大笔支付业务，因这些公司常常发生回款信息丢失或一方单独收到付款的情况。
“根据IDC此前的EMC数字宇宙研究显示，平均仅5%的大数据得到分析。” NI(美国国家仪器，National Instruments，简称“NI”)工业物联网行业市场经理崔鹏在前不久举行的2017 NI工业物联网高峰论坛上谈到相较于 22 ×2 60 字节的大数据总量，5%无异于冰山一角。
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