Con quali strumenti e tecnologie hai lavorato di più?

Nel campo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale, gli strumenti e le tecnologie più comunemente usati sono:

• Linguaggi di programmazione: Python (principale), a volte R o Julia.
• Librerie e framework: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras per la creazione e l'addestramento di modelli.
• Strumenti di elaborazione dati: pandas, NumPy per lavorare con i dati e la loro pre-elaborazione.
• Strumenti di visualizzazione: Matplotlib, Seaborn, Plotly.
• Ambienti di sviluppo: Jupyter Notebook, VS Code.
• Per il deployment dei modelli: Docker, Flask/FastAPI per creare API.

A seconda del progetto, lo stack può essere ampliato includendo database (SQL, NoSQL), piattaforme cloud (AWS, GCP, Azure) e strumenti per MLOps (MLflow, Kubeflow).