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
You guessed it – the internet is your friend. A good place to start looking for Telegram channels is Reddit. This is one of the biggest sites on the internet, with millions of communities, including those from Telegram.Then, you can search one of the many dedicated websites for Telegram channel searching. One of them is telegram-group.com. This website has many categories and a really simple user interface. Another great site is telegram channels.me. It has even more channels than the previous one, and an even better user experience.These are just some of the many available websites. You can look them up online if you’re not satisfied with these two. All of these sites list only public channels. If you want to join a private channel, you’ll have to ask one of its members to invite you.
Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from pl
