в классическом машин лернинге.
В дл не меньше софтвар инжиниринга.
А кому сейчас нужны люди, которые могут только запускать обучение на мнисте?
1. Какие же нюансы? Звучит многозначительно. Я изложил свои соображения насчёт рынка труда, изложи свои тогда. 2. Где наука в классическом МЛ? приведи примеры Пока что диалог выглядит как: а я считаю не так! Никто не говорил про мнист, но нам вот нужны синтетические датасеты, энкодеры. ГАНы сейчас развиваются очень. Это немного продвинутее мниста, не находишь?
Обсуждают сегодня