NESSUNA AI SARÀ UTILIZZATA NEI TUOI CODICI
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Ecco una lista di algoritmi e tecniche con cui ho lavorato in python e R.
- Supervised Learning Regressione lineare/logistica, SVM, alberi decisionali, Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost
- Unsupervised Learning k-Means, DBSCAN, PCA, clustering gerarchico, t-SNE, UMAP
- Deep Learning CNN, RNN, LSTM, GRU, Transformers, Autoencoder, GANs, YOLO, Vision Transformers (ViTs)
- Previsioni di serie temporali ARIMA, SARIMA, Prophet, LSTM, XGBoost, previsioni basate su FFT
- NLP TF-IDF, Word2Vec, FastText, BERT, modelli GPT, Named Entity Recognition, Topic Modeling (LDA, LSA)
- Reinforcement Learning Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO), A3C
- Big Data & Cloud PySpark, AWS Sagemaker, Google Colab, Databricks
- Data Science & Analytics Feature Engineering, Outlier Detection, analisi statistica, A/B testing, test di ipotesi
- Computer Vision OpenCV, segmentazione immagine (U-Net, Mask R-CNN), rilevamento oggetti (YOLO, SSD, Faster R-CNN)
- Data Visualization Matplotlib, Seaborn, Plotly, Power BI, Tableau
- Editing LaTeX/Correzione accademica
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