机器学习工程是将计算机科学、数据科学和软件工程的原理与机器学习的技术和方法相结合的专业领域。机器学习工程师负责设计、开发和实施机器学习模型和系统，以解决复杂问题或使 数据驱动 预测和决定。
机器学习工程至关重要 各行业、各领域包括医疗保健、金融、电子商务、自动驾驶汽车、自然语言处理、计算机视觉等。目标是利用机器学习技术发现模式、做出预测并从大量数据中实现智能决策。
机器学习工程师的角色和职责
机器学习工程师在机器学习系统的 泰国手机号码数据 开发和部署中发挥着关键作用。他们的角色和职责通常包括但不限于以下任务：
问题表述： 了解业务目标和需求，并将其转化为可以通过数据驱动方法解决的机器学习任务
数据收集和预处理： 从各种来源收集原始数据，清理数据，处理缺失值和异常值，并将其转换为适合机器学习模型的格式
特征工程： 识别最相关的变量或特征，并可能创建新的变量或特征，以提高机器学习模型的性能
模型选择： 研究、选择和实施最合适的 机器学习算法以及针对给定问题的技术
模型训练： 使用准备好的数据配置和训练机器学习模型，调整超参数并优化其性能
模型评估： 使用各种指标和验证技术评估训练模型的性能，比较不同的模型以选择最适合该任务的模型
模型部署： 将训练好的模型集成到生产系统、应用程序或服务中，以便根据新数据进行实时预测或决策 。