问 HN：机器学习工程师，您在工作中做什么？

预测性维护：我与一个团队合作开发了一种算法，该算法可以根据传感器数据预测机器何时可能出现故障，从而让维护团队能够在机器发生故障之前对其进行修复。

图像分类：我训练并部署了用于对医学图像（例如检测肿瘤）以及安全摄像头（检测可疑行为）进行分类的模型。

自然语言处理：我们使用循环神经网络构建了一个聊天机器人，它可以理解并响应用户查询，并可应用于客户支持、医疗保健或金融。

推荐系统：我开发了根据用户过去的购买、搜索历史或浏览模式推荐产品的算法，然后将其集成到电子商务平台中。

异常检测：我们创建了一个模型，可以检测金融交易中的异常活动（例如信用卡欺诈），帮助银行防止损失并提高客户信任。

时间序列预测：我致力于利用历史数据预测未来的销售趋势，使企业能够就库存管理或定价策略做出更明智的决策。

内容生成：我们训练了一个生成模型，该模型可以根据现有内容生成类似人类的文本（例如，为新闻网站生成文章），可应用于新闻、营销和广告领域。

机器人技术：我通过构建计算机视觉模型为自动驾驶汽车的发展做出了贡献，使它们能够识别物体、跟踪车道或检测行人。

作为机器学习工程师，我的任务通常包括：

数据探索：分析数据集中的模式、异常或关系。

特征工程：从现有数据创建新特征，例如规范化、特征提取（例如提取相关文本）或编码分类变量。

模型开发：使用 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn 等流行库训练和测试各种机器学习模型。

超参数调整：优化模型超参数以提高性能，通常通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等技术。

部署：将训练好的模型集成到生产环境中，确保可扩展性和可靠性。

模型监控：持续监控已部署模型的性能，并在必要时重新训练它们。

请记住，这些只是几个例子，我的工作通常涉及与跨职能团队（例如数据科学家、工程师、设计师）合作解决复杂问题。我上面提到的项目可能看起来各不相同，但它们有共同的主题：识别模式、做出预测或从大型数据集中产生见解。