这份由Engineer1999整理的机器学习系统设计案例库，涵盖了300多个来自80+公司的真实项目，横跨金融科技、电商、出行、社交、媒体等多个行业。每个案例不仅详述了技术方案，还揭示了产品落地和业务优化的关键经验，极具实操价值。
核心亮点包括：
- 金融科技：Stripe、Monzo、PayPal等通过ML防欺诈、优化支付流程、精准营销，实现风控和用户体验双提升。
- 电商零售：Walmart、Wayfair、Etsy、Zillow等利用深度学习个性化推荐，预测需求和销售，提升转化率和客户满意度。
- 出行配送：Uber、Lyft、DoorDash、Swiggy等聚焦路径预测、需求预测和时间估算，保障高效调度和准时配送。
- 社交媒体与内容：Pinterest、Twitter、LinkedIn、Meta等应用ML防止广告流失、垃圾信息识别和内容个性化，实现用户留存和互动增长。
- 技术创新：GitHub、Microsoft、Google等通过大规模语言模型辅助代码生成、故障诊断和自动化测试，推动开发效率革命。
- 媒体与流媒体：Netflix、Spotify、New York Times等在内容推荐、广告生成和视频质量优化上发挥ML强大威力，提升用户体验。
深度思考：
- 这些案例体现了ML系统设计的多样性和复杂性，强调跨领域融合与端到端闭环优化。
- 从模型训练到线上部署，再到反馈迭代，构建高效、可扩展的ML平台是成功的关键。
- 大量使用多任务学习、强化学习、因果推断等先进技术，显示出行业对模型精度与解释性的双重追求。
- 生成式AI和大语言模型正逐步渗透到产品创新和自动化运维，未来潜力巨大。
这份案例集不仅是技术参考，更是理解行业趋势和产品落地的宝贵指南，尤其适合机器学习工程师、系统设计师和产品经理深入学习。
原文链接：github.com/Engineer1999/A-Curated-List-of-ML-System-Design-Case-Studies
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