Тролль или нет
Один очень уважаемый (но способный на довольно едкие высказывания) человек, когда Яндекс выпустил библиотеку CatBoost для градиентного бустинга, сказал:
«Вот видно отставание отечественных компаний. Когда кто-то выпускает TensorFlow для современного deep learning, Яндекс релизит градиентный бустинг, которому сто лет».
Высказывание, конечно, то ещё передёргивание: алгоритм может быть старым, а современные версии будут продолжать появляться. Тот же самый LightGBM от Microsoft появился не намного раньше CatBoost. И был далеко не «ванильным» градиентным бустингом, а очень полезной на практике реализацией, используемой всеми до сих пор.
Но рациональное зерно в этом замечании всё же есть. Делать простые и понятные инструменты для устоявшихся задач и подходов — это важно и нужно, но всегда остаётся вопрос: а что-нибудь более «прорывное» сможем?
А вы как думаете: герой моего поста всё же зелёный жирный тролль или дело говорит?
Один очень уважаемый (но способный на довольно едкие высказывания) человек, когда Яндекс выпустил библиотеку CatBoost для градиентного бустинга, сказал:
«Вот видно отставание отечественных компаний. Когда кто-то выпускает TensorFlow для современного deep learning, Яндекс релизит градиентный бустинг, которому сто лет».
Высказывание, конечно, то ещё передёргивание: алгоритм может быть старым, а современные версии будут продолжать появляться. Тот же самый LightGBM от Microsoft появился не намного раньше CatBoost. И был далеко не «ванильным» градиентным бустингом, а очень полезной на практике реализацией, используемой всеми до сих пор.
Но рациональное зерно в этом замечании всё же есть. Делать простые и понятные инструменты для устоявшихся задач и подходов — это важно и нужно, но всегда остаётся вопрос: а что-нибудь более «прорывное» сможем?
А вы как думаете: герой моего поста всё же зелёный жирный тролль или дело говорит?