Изменить библиотеку Tensorlfow, Keras для работы с "float300"+

Привет! Для модели машинного обучения поддерживаются только float32, float64 в гугл колаб. Как настроить так, чтобы модель была способна принимать на вход данные, без их сегментации?

Тут изначальный файл 20key.csv

Тренировочная и валидационная выборка нормализована с помощью кода который также приклеплён.


код нормализации https://drive.google.com/file/d/1-jrokZQMtNVFXMWS0tr0lKsGxicGwRJd/view?usp=sharing

Задача полагаю ясна. Нужно найти способ, чтобы модель машинного обучения принимала в память всю длину строки одновременно. которая состоит из 80 чисел после точки ( в нормализованых данных).  

Без драбёжки данных.

"

Задача:

1. Анализ и Подготовка Данных: Изучить предоставленные данные и код нормализации, чтобы определить требуемую точность обработки и представления данных.

2. Исследование и Выбор Технологий: Исследовать существующие библиотеки и инструменты машинного обучения (например, TensorFlow, Keras), анализируя их способность работать с данными высокой точности.

3. Разработка или Адаптация Методологии: Разработать методологию или адаптировать существующие алгоритмы машинного обучения для обработки данных с учетом высокой точности, минимизируя потери информации и ошибки округления. 

4. Тестирование и Оптимизация Модели: Провести тестирование и оптимизацию выбранной модели или методологии, чтобы гарантировать эффективность и точность в работе с высокоточными данными.

Ключевые Аспекты:

• Точность и сохранность данных на всех этапах обработки.
• Выбор или разработка адаптированных алгоритмов машинного обучения.
• Глубокое понимание возможностей и ограничений существующих библиотек.
• Эффективное тестирование и валидация для обеспечения надежности результатов."