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/vn/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
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/vn/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

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 data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.

Should I buy bitcoin?

“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.

Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from vn


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