Avec quels outils et quelles technologies avez-vous travaillé le plus?

Dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, les outils et technologies suivants sont le plus souvent utilisés:

• Langages de programmation : Python (principal), parfois R ou Julia.
• Bibliothèques et frameworks : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras pour la construction et l'entraînement de modèles.
• Outils de traitement des données : pandas, NumPy pour travailler avec les données et leur prétraitement.
• Outils de visualisation : Matplotlib, Seaborn, Plotly.
• Environnements de développement : Jupyter Notebook, VS Code.
• Pour le déploiement des modèles : Docker, Flask/FastAPI pour créer des API.

Selon le projet, la stack peut être étendue pour inclure des bases de données (SQL, NoSQL), des plateformes cloud (AWS, GCP, Azure) et des outils pour MLOps (MLflow, Kubeflow).