Care tehnologii și domenii îți sunt cele mai apropiate: ML clasic, DS sau NLP?

Principalul meu interes este în învățarea automată clasică (ML), deoarece permite rezolvarea unui spectru larg de sarcini folosind algoritmi de învățare pe baza datelor, cum ar fi regresia, clasificarea, arborii de decizie și ansamblurile. De asemenea, sunt interesat de Data Science (DS) pentru analiza și pregătirea datelor, ceea ce reprezintă o etapă importantă înainte de antrenarea modelelor.

Procesarea limbajului natural (NLP) mă interesează și ea, în special în ceea ce privește procesarea textelor și extragerea informațiilor semantice, dar experiența mea principală este legată de abordări clasice de ML și analiză a datelor.

În activitatea mea, combin de obicei abilități de ML și DS: mai întâi efectuez cercetare și curățare a datelor, apoi antrenez modele și evaluez calitatea acestora.