Grigorii Kirgizov

По поводу первого пункта: в каком-нибудь случае метрики для оптимизатора и для тюнера могут различаться? Или их можно объединить раз и навсегда?

@valer1435 Можешь немного пояснить 2 и 4 пункты? Возможно, с примерами

Спасибо за подробные пояснения. > По четвертому - это относится больше к представлению параметров моделей. Действительно это стоит переделать, хорошо, что отметил это. Я посмотрел -- тянет на отдельный issue,...

I also have these thoughts: - This experiment should be done as something reproducible (let's say, as a file in *cases* or *examples*) -- so we could run it on...

I'd propose including these changes: - https://github.com/nccr-itmo/FEDOT/issues/800 - https://github.com/nccr-itmo/FEDOT/pull/818 - https://github.com/nccr-itmo/FEDOT/issues/858 - https://github.com/nccr-itmo/FEDOT/pull/852 And do something with this one: - https://github.com/nccr-itmo/FEDOT/issues/810 I'd also include in release notes the following enhancements...

Текущая архитектура just for reference 

Уровни логгинга для сообщений обсуждаемы

Еще пофикси pep8 замечания выше, их много, тк сделали правила более строгими

Есть подозрение, что очень легко может понадобиться выгрузка на диск. Одна нейросетка легко может пару гб занимать. Это либо самим реализовать, либо, вероятно, какую-то готовую реализацию такого кэша можно подтянуть,...

> А зачем это именно для кэширования в NAS-е? Там нужно именно именно сохранение самих сетей, а не фитнеса? Да, тут речь именно про кэширование обученных моделей. Хотя, кажется, я...