История изменений
Исправление phoen, (текущая версия) :
Мне приходилось встречать студентов которые в свою очередь сильно ниже среднего в разработке, но норм в ML и прогают 90% времени в юпитере.
Я к тому что всякие keras’ы, tenserflow, pandas/modin и даже numpy к питону имеют довольно опосредованное отношение т.к. являются своего рода обёртками над C’ым кодом. На выходе получаем гору новых типов, местами инородный синтаксис и почти полное отсутствие того же ООП в конечном коде. Это про ML на питоне, когда ясделие переписывается под spark - там уже все, как правило, нормально.
Исправление phoen, :
Мне приходилось встречать студентов которые в свою очередь сильно ниже среднего в разработке, но норм в ML и прогают 90% времени в юпитере.
Я к тому что всякие keras’ы, tenserflow, pandas/modin и даже numpy к питону имеют довольно опосредованное отношение т.к. являются своего рода обёртками над C’ым кодом. На выходе получаем гору новых типов, местами инородный синтаксис и почти полное отсутствие того же ООП в конечном коде. Это про ML на питоне, когда ясделие переписывается под spark - там уже все, как правило, нормально.
Исходная версия phoen, :
Мне приходилось встречать студентов которые в свою очередь сильно ниже среднего в разработке, но норм в ML и прогают 90% времени в юпитере.
Я к тому что всякие keras’ы, tenserflow, pandas/modin и даже numpy к питону имеют довольно опосредованное отношение т.к. являются своего рода обёртками над C’ым кодом. На выходе получаем гору новых типов, местами инородный синтаксис и почти полное отсутствие того же ООП в конечном коде. Это про ML на питоне, когда язделие переписывается под spark - там уже все, как правило, нормально.