tg-me.com/dsproglib/6479
Last Update:
🔥 Холивар: scikit-learn — мастодонт ML или пора переходить на что-то посвежее?
🎓 С одной стороны — стабильный и понятный scikit-learn:
• простота API,
• огромная документация,
• идеально подходит для обучения и базовых ML-пайплайнов.
💥 Но многие говорят: «Он уже не тянет продакшн»:
• нет GPU,
• нет удобной работы с пайплайнами в стиле TensorFlow/PyTorch,
• нет AutoML по умолчанию.
И начинают смотреть в сторону LightGBM, XGBoost, CatBoost, PyCaret, H2O, или даже Spark ML.
👀 А кто-то вообще считает, что Scikit-learn — это «велосипед прошлого десятилетия».
Делитесь своим стеком — кто чем пользуется в 2025?
Давайте обсужим в комментариях!
Инструкция о том, как оставить комментарий: https://www.tg-me.com/de/Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6244
❤️ — Scikit-learn forever: надёжный, понятный, любимый
👍 — Уже давно перешёл на градиентный бустинг и AutoML
🔥 — Я вообще на PyTorch/TensorFlow, мне склерн не нужен
🤔 — Использую всё понемногу, зависит от задачи
Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик
