Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/dsproglib/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6479 -
Telegram Group & Telegram Channel
🔥 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/es/Библиотека дата сайентиста | 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/dsproglib/6479
Create:
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/es/Библиотека дата сайентиста | 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

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6479

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Newly uncovered hack campaign in Telegram

The campaign, which security firm Check Point has named Rampant Kitten, comprises two main components, one for Windows and the other for Android. Rampant Kitten’s objective is to steal Telegram messages, passwords, and two-factor authentication codes sent by SMS and then also take screenshots and record sounds within earshot of an infected phone, the researchers said in a post published on Friday.

The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from es


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA