🔥 Холивар: scikit-learn — мастодонт ML или пора переходить на что-то посвежее? 🎓 С одной стороны — стабильный и понятный scikit-learn: • простота API, • огромная документация, • идеально подходит для обучения и базовых ML-пайплайнов. 💥 Но многие говорят: «Он уже не тянет продакшн»: • нет GPU, • нет удобной работы с пайплайнами в стиле TensorFlow/PyTorch, • нет AutoML по умолчанию. И начинают смотреть в сторону LightGBM, XGBoost, CatBoost, PyCaret, H2O, или даже Spark ML. 👀 А кто-то вообще считает, что Scikit-learn — это «велосипед прошлого десятилетия». Делитесь своим стеком — кто чем пользуется в 2026? Давайте обсужим в комментариях! ⤵️ ❤️ — Scikit-learn forever: надёжный, понятный, любимый 👍 — Уже давно перешёл на градиентный бустинг и AutoML 🔥 — Я вообще на PyTorch/TensorFlow, мне склерн не нужен 🤔 — Использую всё понемногу, зависит от задачи 🔹 Курс «Математика для разработки AI-моделей» 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Азбука айтишника #режимразраба