Kokios technologijos ir kryptys jums artimiausios: klasikinis ML, DS ar NLP?

Mano pagrindinis susidomėjimas yra klasikinis mašininis mokymasis (ML), nes jis leidžia spręsti platų užduočių spektrą naudojant duomenimis pagrįstus algoritmus, tokius kaip regresija, klasifikacija, sprendimų medžiai ir ansambliai. Taip pat domiuosi Data Science (DS) analize ir duomenų paruošimu, kas yra svarbus etapas prieš modelių mokymą.

Natural Language Processing (NLP) taip pat domina, ypač teksto apdorojimo ir prasminės informacijos išgavimo srityje, tačiau mano pagrindinė patirtis susijusi su klasikiniu ML požiūriu ir duomenų analize.

Į savo darbą dažnai derinu ML ir DS įgūdžius: pirmiausia atliekame tyrimą ir duomenų valymą, tada mokau modelius ir vertinu jų kokybę.