人工智慧與資料科學是運用演算法從結構化與非結構化資料中擷取知識和見解的過程，它使用分析和機器學習來幫助企業做出預測，藉以提升營運決策的能力。資料科學生命週期始於各種資料的蒐集，並將資料清理為機器可以理解的格式，經標準化的資料接著就可以用統計方法和演算法來尋找模式和趨勢，然後讓模型進行對各種業務問題的預測，最後得到解釋。
資料科學的工作橫跨了企業內的資料科學家、業務分析師以及IT等團隊，繁瑣的工作任務（例如資料整備）往往讓AI應用無法即時反應第一線的業務需求。因此，企業需要運用現代化的AI及資料科學平台建立自動化技術與標準化開發流程，從而保持業務的敏捷性和創新性，以解決商業領域中有趣和創新的問題，讓企業可以從資料中獲得更大的價值。
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管理和維護網路中的所有端點設備對所有 IT部門來說都是一個艱巨的任務。即使是最簡單的問題，例如“有多少台電腦？”也會從企業內不同的人員中得到不同的答案。當問題變得更複雜時，例如“如何佈建特定的端點以符合特殊安全設定？”、“怎樣可以保證使用者正在使用正確版本的程式？”或“用何種方式部署軟體更新以縮短停機時間？”這些答案也會變得更加難以捉摸。
理想的企業端點資產生命週期管理解決方案能為企業網路中的所有端點設備資產提供支援集中化與自動化的能力，並可輕鬆為其制訂生命週期管理。HCL BigFix 是一款高度擴充性且易於部署的解決方案，用於探索、管理及保護運行於 Windows、Linux、Unix 與 MacOS 等作業系統環境中各種連結式與漫遊式的 IT 端點設備，並使用一個智能代理程式與一台伺服器主機進行修補程式安裝、合規性驗證、端點設備生命週期與資產管理。
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人工智慧時代來臨，面對市場需求的變化以及未來的無限商機，北祥資訊將與您一起學習，讓AI小學堂成為您最佳的學習助手。第5堂課，我們為您介紹：特徵工程(Feature Engineering)。
影響機器學習預測能力的關鍵在於變數的選擇，例如，預測不動產價格模型中，應變數(Y)代表實際價格的預測值，用來預測所使用的自變數(X)（房屋大小，臥室數量和位置）也就是會影響應變數(Y)的關鍵因素（或稱之為特徵變數）。特徵工程指的是在使用機器學習建立預測模型（例如深度學習，決策樹或迴歸）時產生、選擇、轉換與萃取自特徵變數的過程，透過特徵工程技術可以將原本關聯顯著性低的變數重新進行組合或演算並萃取出更適合用來建模的特徵變數，藉以提升機器學習演算法的性能及預測能力。
特徵工程包含以下步驟：