Кои технологии и направления са ви най-близки: класически ML, DS или NLP?

Моят основен интерес е класическото машинно обучение (ML), тъй като то позволява решаването на широк спектър от задачи чрез алгоритми за обучение на данни, като регресия, класификация, дървета за вземане на решения и ансамбли. Също така се интересувам от Data Science (DS) за анализ и подготовка на данни, което е важна стъпка преди обучението на модели.

Natural Language Processing (NLP) също ме интересува, особено в областта на обработката на текстове и извличането на смислова информация, но основният ми опит е свързан с класическите подходи към ML и анализа на данни.

Обикновено в работата си комбинирам уменията по ML и DS: първо провеждам изследване и почистване на данните, след това обучавам модели и оценявам тяхното качество.