Welke technologieën en richtingen zijn het dichtst bij jou: klassieke ML, DS of NLP?

Mijn belangrijkste interesse ligt bij klassieke machine learning (ML), omdat het een breed scala aan taken kan oplossen met behulp van algoritmen die leren van gegevens, zoals regressie, classificatie, beslissingsbomen en ensembles. Ik ben ook geïnteresseerd in Data Science (DS) voor analyse en voorbereiding van gegevens, wat een belangrijke fase is voordat modellen worden getraind.

Natural Language Processing (NLP) spreekt me ook aan, vooral op het gebied van tekstverwerking en het extraheren van semantische informatie, maar mijn belangrijkste ervaring ligt bij klassieke ML-benaderingen en gegevensanalyse.

In mijn werk combineer ik meestal ML- en DS-vaardigheden: ik doe eerst onderzoek en data cleaning, daarna train ik modellen en evalueer ik hun kwaliteit.