Com que ferramentas e tecnologias trabalhou mais?

Na área de aprendizagem de máquina e inteligência artificial, as seguintes ferramentas e tecnologias são mais frequentemente utilizadas:

• Linguagens de programação: Python (principal), às vezes R ou Julia.
• Bibliotecas e frameworks: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras para construir e treinar modelos.
• Ferramentas de processamento de dados: pandas, NumPy para trabalhar com dados e seu pré-processamento.
• Ferramentas de visualização: Matplotlib, Seaborn, Plotly.
• Ambientes de desenvolvimento: Jupyter Notebook, VS Code.
• Para implantação de modelos: Docker, Flask/FastAPI para criar APIs.

Dependendo do projeto, o stack pode ser ampliado para incluir bancos de dados (SQL, NoSQL), plataformas em nuvem (AWS, GCP, Azure) e ferramentas para MLOps (MLflow, Kubeflow).