Machine Learning

Sono stato, fin da ragazzo, interessato all'intelligenza artificiale. Negli ultimi anni sono riuscito ad occuparmi finalmente di machine learning nel campo delle telecomunicazioni. Ho letto e studiato più di quanto non avessi mai fatto in precedenza: informatica teorica, intelligenza artificiale, pattern recognition, rete neurali, decision tree, random forest, recurrent/convolutional neural networks, deep learning, regression, classification, logistic, bootstrap, bagging, kmeans, principal component analysis, gaussian mixture, support vector machine, Markov models, naive bayes, Matlab, Python, tensor flow, sklearn, numpy, Java, C++, SQL, Perl, R, android studio, Linux programming e system administration, Scala,Spark, Zeppelin, Arcadia, QliView, Cassandra, Amazon S3, sw containers, hadoop, virtual machines e network security. In ambito lavorativo sto cercando di applicare quanto studiato alle telecomunicazioni in ambito del care analytics, preventive throuleshoting, cognitive networks e self aware networks.