Root 编译整理自TechCrunch & Feature Labs
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

建模数据科学家的活难度很大。

得洞察big data背后的本质，从海量复杂的原始数据中创建出有价值的特征，才能搭建出高质有效的机器学习算法。

而特征的创建要求建模数据科学家有对数据有深入的了解、极端敏感的直觉、以及扎实的行业相关知识。

即便是老司机，现阶段的人肉创建特征，还是很耗时烧脑，也不可避免会出错。

Feature Labs（特征实验室），这家打娘胎就在MIT的研究机构，致力于帮助数据科学家更快地构建机器学习算法，于今天正式成立。

Max Kanter，Feature Labs的CEO兼联合创始人，在接受TechCrunch采访时表示，该公司已经开发出一种特征自动构造的方法，帮助企业客户搭建、跑通、以及最最最重要的部署给力的机器学习产品模型。

△ Max Kanter，Feature Labs的CEO兼联合创始人

这套特征自动构造工具，Kanter认为，是Feature Labs的王牌。

其中的“深度特征合成”（Deep Feature Synthesis）数据处理流程，可以直接从原始的关系数据集和交易数据集中（例如网站访问的用户或光放购物车不买的人），自动创建出特征，并自动转化为具有预测意义的信息。

DFS的原理→https://www.featurelabs.com/blog/deep-feature-synthesis/

这意味着，建模数据家花更少的时间，就能拿到以往掉头发熬通宵才能磨出来的特征。节省出的时间和脑子，可以用来搞明白他们需要预测什么信息，进一步改善产品模型。

特征自动构造咋用？

想小试一下效果？

可以用Feature Labs给开发者提供的开源框架，Featuretools。针对新的机器学习问题，构建小型项目的算法。

Featuretools使用指南→https://docs.featuretools.com/#minute-quick-start

不过，如果想要扩大项目规模，就要购买Feature Labs提供的商用产品，有提供云服务方案，也有提供本地解决方案提，具体看客户的需求。

Feature Labs已经服务过的客户有西班牙对外银行（BBVA Bank），柯尔百货（Kohl’s），NASA和美国国防部下属的国防高级研究计划局（DARPA）。

Feature Labs的前世 & 融资情况

2015年的时候，CEO Kanter在MIT计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）工作。

之前提到的“深度特征合成”算法，就是他与老同学Kalyan Veeramachaneni、Ben Schreck在这段工作时间共同开发的。这算法强大到，在全球三项数据科学竞赛中pk掉了615个对手（总共有906个团队）。

这成绩吸引了200多家媒体的关注和报道。从中，他们看出了算法建模的市场需求。在和100多家企业沟通后，他们发现现有的问题不是ML不起作用，而是企业不知道怎么用ML。

根据这个现象，Kanter才有了打算，成立Feature Labs，并给企业几点建议：

1）这套工具适合解决以前从未解决的业务问题；
2）用的数据集从来没经过ML处理；
3）最重要的是，基于ML开发和部署的产品团队得对机器学习完全陌生。

Feature Labs希望合作项目能在8周内，测试好实用性和可行性，并把解决方案部署到一线的生产环境中。

正是和大量应用端的接触，和早期企业客户的大量合作，Feature Labs才有了一定的积累，推出这套特征自动构造的产品。

另外，Feature Labs还宣布，在去年3月份就拿到了150万美元的种子融资，由Flybridge Capital Partners领投，First Star Ventures和122 West Ventures跟投。

最后，附编译来源，
https://techcrunch.com/2018/02/22/feature-labs-launches-out-of-mit-to-speed-up-building-machine-learning-algorithms/
https://www.featurelabs.com/blog/launching-featurelabs/

— 完 —

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