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 -
🔥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».
❤️ — 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
🔥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».
❤️ — 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
Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from nl
