主要工作遇到的問題主要有數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型優(yōu)化、以及部署等問題。

首先，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是提高 AI 模型準(zhǔn)確性和結(jié)果可靠性的關(guān)鍵，我們可以通過算法和代碼對原數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)，在增強(qiáng)過程中添加新的屬性，以及對特征和標(biāo)簽值進(jìn)行隨機(jī)變換，這樣可以使模型具有更高的泛化性能。同時，我們還可以利用合成數(shù)據(jù)、異常檢測、以及圖像變換等方法，來增加訓(xùn)練樣本，使模型的精度更高。

其次，當(dāng)模型訓(xùn)練過程中出現(xiàn)問題時，可以通過模型優(yōu)化來解決。模型優(yōu)化通常有多種方法，比如模型擴(kuò)展、特征選擇、算法調(diào)參、算法重構(gòu)等，都可以提高模型的性能。

最后，AI 模型需要部署到實(shí)際應(yīng)用中，這也是主要遇到的問題之一。實(shí)際部署時，我們需要考慮計算資源和程序可擴(kuò)展性，以及強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，才可以使 AI 模型在實(shí)際應(yīng)用中獲得良好的效果。

總之，作為 AI 工程師，我們需要不斷地更新自己的技能，尤其是學(xué)習(xí)最新的 AI 技術(shù)和模型優(yōu)化，以及如何更好地部署模型，以最大程度發(fā)揮 AI 模型的優(yōu)勢，從而達(dá)到更好的效果。

拓展知識：在部署 AI 模型時，可以通過跨系統(tǒng)交互（Cross-System Interaction）使 AI 模型在不同的系統(tǒng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和共享，以實(shí)現(xiàn) AI 在多系統(tǒng)中的協(xié)同工作，提升 AI 模型的效率和性能，從而達(dá)到最佳的結(jié)果。