Без заголовка

в принципе, гиперпараметры на данный момент не есть проблема есть скорее всего уже сервисы, которые автоматически их варьируют и прогоняют нейросетку ну т.е. юзер там может какие-то ограничения на конфиги или диапазоны вводить, а мета-алгоритм обучения будет случайно/байесовски сэмплировать пространство гипер-параметров только это может быть довольно дорого :) ну и надо на вход все же подать пре-процессенные фичи (понятно что стандартную а внормализацию/PCA/ZCA такой сервис тоже без проблем сделает) ну и надо в выходе разобраться вобщем, я как-то сильно уверен, что нейросетки не могут быть глубоко чорным ящиком для юзеря - т.е. могут конечно, но толку с этого мало если взять к примеру линейные модели, то и там уже нужно заботиться о том чтобы правильные данные на вход подавать (регуляризация, мультиколлинеарность, фичи). да, в простых случаях, стандартный статистический блэкбокс все посчитает, но скажем если данных много или очень, то он будет медленным вобщем, даже в рамках казалось бы простых линейных моделей столько вариантов, что ой-ой-ой