я Pro сделал, норм тянет.

в лупе создаю дату, тренирую, сохраняю модель, удаляю дату.

ну в итоге да, я ее создаю локально напрямую на коллабе. Там около 110 гигов для этого удовольствия есть в доступе.

на это уходит час-полтора на GPU без его использования, но так как тренировка занимает около 2-3 часов, и тренирую я каждые сутки и потом смотрю результаты, получается неплохо.

Обобщенный вопрос.  Если деревья дают прогноз по задачи регрессии,  можно ли получить аналогичный улучшенный в нейронной сети? И на сколько велика может быть разница

30 эпох, улучшения нет.

Да, можно. Разница может быть огромной

Привет, вопрос по кагл кернелям, организатор установил правило для сабмита: у блокнотов должен быть отключен интернет(дабы не было возможности скачивать левые данные), появились проблемы, а именно: как установить segmentation_models_pytorch оффлайн в кернель? Буду благодарен за любой ответ.

Но может быть такое что разницы не будет.  Как это понять?

Что понять? Будет ли разница? Обучить сеть и сравнить. Или как понять то, почему разница то есть то нет?

Почему хуже деревьев работает сейчас (

А почему должна лучше? Данные табличные? Тогда нейронку до уровня деревьев вряд ли получится обучить

Что значит табличные

Значит, что они представлены в виде таблицы, по столбцам признаки, по строкам измерения

потому что нейросеть - это то же дерево, но по другому обрабатываемое.
Одни яп лучше с этим справляются, другие хуже, у третьих есть критический минимум, у четвертых максимум.
Но так или иначе, на самом низком уровне все в рамках трех китов - последовательности, ветвления и цикличности.

О,  спасибо

а если табличность многоуровневую сделать? Матрица любой размерности, элементы которой - матрицы любой размерности?
Естественно, для оптимизации производительности, что уровни вложенности и абстракции должны быть конечны и дискретны. И какая-то точка отсчета должна быть. (иначе - матан с диф. и инт. уравнениями хз какого порядка).
Тогда любая структура таблиц легко интерполируется в матрицу 2х2, которая правда может быть огромной с кучей пустых мест. (ну и наоборот несложно сделать). Дело в том, что такие преобразования хоть и являются одной стороной биекции, но всегда(!) тянет за собой только перебор 65536 вариантов, и больше ничего. Посему, проще всего представить это в 2-ной с-ме счисления (или в троичной, если аппаратная поддержка тритов есть), в двоично-десятичной, если много произвольных арфм. операций, или  в СС с основанием е, если критична плотность записи. Или нейросеть, если ветвление четко очерчено.

Привет. Возможго на кэггле твой пакет кто-то грузил, но их можно вручную добавлять в проект и накатывать. Проворачивал такое.
Также можно писать авторам, пусть напрягаются (отвечают обычно)

Спасибо за ответ, уже разобрался

Народ, есть такой вопрос. Это не бигдата, конечно, но если рассматривать в контексте масштабирования первого уровня, то вписывается в контекст - посему, может кто имел дело с данным колдунством.
, как прикрутить domain_name1 к domain_name2:port?
именно домен, а не айпи.
SRV record судя по всему  не подходит. Или я что-то не то делаю... Уже как угодно изощрялся.