教人工智能识别的工作通常被称为“机器学习训练师”或“数据科学家”。这些专业人士负责设计和实施机器学习模型，以便计算机能够从大量数据中学习和做出预测。他们需要具备深厚的统计学、编程和数据分析知识，以确保模型的准确性和有效性。
在机器学习训练师或数据科学家的工作中，他们的主要任务包括：
1. 数据收集与预处理：首先，他们需要收集大量的数据，并对数据进行清洗、整理和预处理，以便后续的训练工作顺利进行。
2. 特征工程：为了提高模型的性能，他们需要对原始数据进行特征提取和选择，以减少数据的维度并突出关键信息。
3. 模型选择与训练：根据问题的性质和数据的特点，他们需要选择合适的机器学习算法（如线性回归、决策树、神经网络等）并进行模型训练。
4. 模型评估与优化：在模型训练完成后，他们需要使用交叉验证、留出法等方法对模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调整和优化。
5. 模型部署与监控：将训练好的模型部署到实际应用环境中，并持续监控模型的性能，以便及时发现并解决潜在问题。
6. 模型更新与维护：随着新数据的不断积累和业务需求的变化，他们需要定期对模型进行更新和优化，以确保模型始终保持较高的准确率和稳定性。
总之，教人工智能识别的工作是一项富有挑战性和创新性的工作，它要求从业者具备扎实的专业知识和丰富的实践经验。通过他们的努力，人工智能技术得以不断发展和完善，为各行各业带来了巨大的变革和价值。
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