AI数据科学家

2022年底，ChatGPT横空问世，其优秀、自然的语言交互能力给世界带来极大震撼。此后，海内外 科技 巨头、研究机构开启大模型竞赛，视频、音乐、语言等多模态大模型不断升级，各类AI应用层出不穷，人工智能进入大模型时代。 作为新时代基建，大模型已成为国家间科技乃至 经济

近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术取得飞跃性的发展，但是其在商业领域的应用情况并不尽如人意。根据麦肯锡的调查，全球有50%的公司在至少一项业务职能中采用了AI。 如果你是客户体验、市场营销亦或呼叫中心的领导者，并且必须要处理公司每年产生的海量数据，以现在的技术能力是远远不够的。可用的数据很多，从中获

技术与业务之间，往往隔着一条天堑。技术人员不懂业务，业务人员不懂技术的窘境，拖住了银行数字化的步伐。而数据AI融合中台可以通过建立技术研发与业务价值创造的联动考核机制，从而让银行技术人员能闻到前台的"硝烟"，体会到前台的"紧迫感"。 中国建设银行监事长王永庆就曾指出，中台建设是商

4月13日消息，360 金融 宣布，原微软亚洲研究院研究员、蚂蚁金服人工智能资深算法专家张家兴博士加入360金融任首席科学家，负责搭建公司数据AI中台，打通金融智能全链路。 据了解，张家兴先后就职于百度、微软、阿里巴巴，曾任微软亚洲研究院研究员。在人工智能、深度学习、分布式系统等多个领域

网易科技讯 4月13日消息，360金融宣布，原微软亚洲研究院研究员、蚂蚁金服人工智能资深算法专家张家兴博士加入360金融任首席科学家，负责搭建公司数据AI中台，打通金融智能全链路。据了解，张家兴先后就职于百度、微软、阿里巴巴，曾任微软亚洲研究院研究员。在人工智能、深度学习、分布式系统等多个领域的顶级会议和期刊上发表论文

经过近几年的快速发展，国内人工智能产业逐步分化出上中下游：上游提供基础能力，中游将基础能力转化成AI技术，下游则将AI技术具体运用到特定行业，形成生产力。虽然上游、中游发展迅速，头部玩家凸显，但AI在实体 经济 落地并不容易，大部分企业需求旺盛却没有相关能力，成为我国AI产业发展痛点。

[ 摘要 ]随着企业继续投资于认知软件能力，AI市场也在蓬勃发展。市场研究机构IDC表示，到2022年，全球在AI系统上的支出预计将达到776亿美元，是2018年预测240亿美元的三倍多。 Facebook首席人工智能科学家雅恩·勒坤（Yann LeCun）腾讯科技讯 2月19日消息，据

雷锋网 AI 科技评论按：本文是由来自英特尔的数据科学家 Dipanjan Sarkar 在 Medium 上发布的「特征工程」博客下篇，给领域内的研究人员补充特征工程的相关知识，不论学术研究、数据竞赛还是解决商业问题都必不可少。 在上篇中，作者介绍了连续型数值数据的特征工程处理方法 。本篇为下篇，主要

雷锋网 AI 科技评论按：眨眼间我们就从人工特征、专家系统来到了自动特征、深度学习的人工智能新时代，众多开源测试数据集也大大降低了理论研究的门槛，直接加载数据集就可以开始模型训练或者测试。然而面对实际问题时，收集到的数据往往不是像数据集中那样整理好的，直接用来跑模型会带来各种各样的问题。这时候我们就开始回忆起「特征工程