Я бы промолчал но я лично ожидал более адекватных комментариев чем мамкоеб и школьник

К чему такие люди в этом чате

Вобщк не пойму

Как там от нвидии никто еще не купил сервер для диплернинга за стодвадцать тыщ даларов

кстати, никаких толковых читшитов вроде и нету

можно сделать будет как-нибудь

Я вообще заметил что инфа очень некачественная

Гуглится

В основном какие то обзоры и тому подобное

Хотя щас качнул норм книгу поизучаю

Там эр есть

И индус пару доков кинул с примерами

итак. давай серьёзно поговорим, если ты адекватный.
1) данных много? 1к, 100к, итп
2) два разных датасета — зачем? в чём-то между ними связь? или две разных задачи?
3) в чём задача? что нужно уметь в результате применения нейросетей? определять марку или чего? в страховании чего? решать выдавать или нет кредит?

вообще, если данных много, то обычно варианта два: CNN с паддингом и RNN. если данных мало — ничего не поможет.

R — это же просто хитространный аналог matlab и mathematica. тебе нужно просто инструментарий прокачать что ли, чтобы уметь неважно какие задачки решать? увы, в нейросетях архитектуру самому нужно выдумывать, инструментарий 90х годов тут не поможет — ведь инструментарий это лишь набор разных простых методов, которые можно по всякому комбинировать.
сложность в том, чтобы их правильно скомбинировать для конкретной задачи — получить архитектуру.

Да придумать надо всякие метрики для страхования по сути , а данных шисят ка

60к это очень мало для нейросетей и deep learning.

Знаю потому особо на это не надеюсь

обычно decision tree берут или xgboost поэтому

Хотя бы кластерищации да визуализацию для анализа щапилить