卷积神经网络中的池化层主要用来A数据进行降维，减少数据特征

20世纪30年代和40年代，数理逻辑和关于计算本质的新思想对人工智能的形成产生了重要影响。

“大数据”一词，最早出现于20世纪90年代，当时的数据仓库之父比尔·恩门经常提及BigData。

“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是通过传统数据库技术和数据处理工具不能处理的庞大而复杂的数据集合。

监督学习的学习数据既有特征（feature），也有标签（label）。

现阶段的人工智能仍处于弱人工智能阶段。

特征构建指的是从原始数据中人工的构建新的特征。

有的数据中有非常多的特征，但是部分特征对问题是没有关系的，需要舍弃，有的特征比较脏，需要清洗。

自动特征学习是一个非线性模型，可以自动发现有效的特征，特征组合。

特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。