Какие технологии и направления вам ближе всего — классический ML, DS или NLP?

Мне ближе всего классический машинный learning (ML), так как он позволяет решать широкий спектр задач с помощью алгоритмов обучения на данных, таких как регрессия, классификация, деревья решений и ансамбли. Также интересуюсь Data Science (DS) для анализа и подготовки данных, что является важным этапом перед обучением моделей.

Natural Language Processing (NLP) тоже интересен, особенно в части обработки текстов и извлечения смысловой информации, но мой основной опыт связан с классическими ML-подходами и анализом данных.

В работе обычно комбинирую навыки ML и DS: сначала провожу исследование и очистку данных, затем обучаю модели и оцениваю их качество.