спасибо

Что предпочтительнее PCA или откинуть категории некоррелируемые ?

Я думаю, сначала откинуть категории с наименьшими коэффициентами в регрессии (корреляция с target variable), потом посмотреть на корреляции между самими переменными (multicollinearity problem) и либо выкинуть лишние, либо соединить в одну переменную связанные столбцы, потом если всё ещё останется слишком много переменных делать pca. В среднем, модели строятся быстрее с меньшим количеством взаимосвязанных переменных, но переменные после анализа компонент плохо интерпретируемы,  что может вызвать вопросы, если модель надо будет показывать каким-нибудь stakeholders.

Я тоже не спец, но обычно по такой схеме делаю.

Спасибо за такой подробный ответ

Как   научить компьютер играть в онлайн игру. Для примера - Танки или Варфейс.

Есть готовые решения?

Долго и дорого.

Гугл Дипмайнд Старкрафт обучала несколько месяцев до деплоя, а у них там ого-го кластер .

👍

Ребят подскажите есть ли смысл пи изучении глубокого обучения пытаться с помощью нумпай  строить световые рекурентные  сети? Математика сетей понятна, в некоторых книгах советуют все таки покодить,  другие советуют изучать фреймворки.  Обычную сеть писать могу.

Сверточные  рекурентные *

разок стоит)

speedtest: Core ML vs TensorFlow (any application) - who win? Ваши мнения?

Цель исследования?

понять что изучать, дабы потом не переучиваться...

Странный выбор критерия — скорость. Я бы на вашем месте обращал внимания на два фактора, которые на мой взгляд намного важнее. Это широта распространения, и, пожалуй самое главное, решение конкретной задачи. Если инструмент решает поставленную вами задачу, имеет богатую документацию с примерами и широко распространён — этот инструмент и надо изучать и брать в работу.

ну это вы с позиции трудоустройства или работы на заказ, у меня интерес к этой теме сугубо личный, для своих забав так сказать

Тем не менее, наличие большого набора документации будет очень хорошим преимуществом

у яблока с этим сильно хуже?

Изучай core ml если хочешь именно с мобильными приложениями интегрировать на стороне девайса