История изменений

не, реализации есть. но.... на пистоне. и кому это нужно? то есть, для экспериментов учёных на коленке это подходит: проверили теорию, написали диссер - и забыли. а для работы это не подходит. когда данных реально много, весь этот зоопарк из разных библиотек становится адом. я, к счастью, с этим дел не имела, но наблюдала, как мучились другие. как они немыслимыми способами склеивали разные обработчики данных, чтобы применять разные методы. всё это пока очень сырое и мутное, одним словом. мне туда лезть не то, чтобы не хочется, но не хочется иметь дело с неоптимальными реализациями. а писать всё с нуля, в единой концепции и с оптимизацией - это весьма нехилая задача. и мне её пока применить негде. хотя чисто теоретически это всё занятно.

опять же, по отзывам тех, кто в этом колупался (а ребята были неглупые, все выпускники нашего матмеха), я так поняла, что с публикациями алгоритмов по обучающимся системам обработки данных всё плохо: их очень мало, найти трудно.

не, реализации есть. но.... на пистоне. и кому это нужно? то есть, для экспериментов учёных на коленке это подходит: проверили теорию, написали диссер - и забыли. а для работы это не подходит. когда данных реально много, весь этот зоопарк из разных библиотек становится адом. я, к счастью, с этим дел не имела, но наблюдала, как мучились другие. как они немыслимыми способами склеивали разные обработчики данных, чтобы применять разные методы. всё это пока очень сырое и мутное, одним словом. мне туда лезть не то, чтобы не хочется, но не хочется иметь дело с неоптимальными реализациями. а писать всё с нуля, в единой уонцепции и с оптимизацией - это весьма нехилая задача. и мне её пока применить негде. хотя чисто теоретически это всё занятно.

опять же, по отзывам тех, кто в этом колупался (а ребята были неглупые, все выпускники нашего матмеха), я так поняла, что с публикациями алгоритмов по обучающимся системам обработки данных всё плохо: их очень мало, найти трудно.

не, реализации есть. но.... на пистоне. и кому это нужно? то есть, для экспериментов учёных на коленке это подходит: проверили теорию, написали диссер - и забыли. а для работы это не подходит. когда данных реально много, весь этот зоопарк из разных библиотек становится адом. я, ек счастью, с этим дел не имела, но наблюдала, как мучились другие. как они немыслимыми способами склеивали разные обработчики данных, чтобы применять разные методы. всё это пока очень сырое и мутное, одним словом. мне туда лезть не то, чтобы не хочется, но не хочется иметь дело с неоптимальными реализациями. а писать всё с нуля, в единой уонцепции и с оптимизацией - это весьма нехилая задача. и мне её пока применить негде. хотя чисто теоретически это всё занятно.