Mit welchen Werkzeugen und Technologien haben Sie am meisten gearbeitet?

Im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz werden am häufigsten folgende Werkzeuge und Technologiestacks verwendet:

• Programmiersprachen: Python (Hauptsprache), manchmal R oder Julia.
• Bibliotheken und Frameworks: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras zum Erstellen und Trainieren von Modellen.
• Datenverarbeitungswerkzeuge: pandas, NumPy für die Arbeit mit Daten und deren Vorverarbeitung.
• Visualisierungstools: Matplotlib, Seaborn, Plotly.
• Entwicklungsumgebungen: Jupyter Notebook, VS Code.
• Für die Bereitstellung von Modellen: Docker, Flask/FastAPI zur Erstellung von APIs.

Je nach Projekt kann der Stack erweitert werden, um Datenbanken (SQL, NoSQL), Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) und MLOps-Tools (MLflow, Kubeflow) einzuschließen.