Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Вам стоит использовать Scala в машинном обучении
Search
Yuriy Artamonov
June 08, 2019
Programming
130
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Вам стоит использовать Scala в машинном обучении
Yuriy Artamonov
June 08, 2019
More Decks by Yuriy Artamonov
See All by Yuriy Artamonov
Survival Tips on Project Reactor and Spring WebFlux
jreznot
0
62
Intellij IDEA Plugins Crash Course
jreznot
0
100
How IntelliJ IDEA Performance Improved: Past, Present, and Future
jreznot
0
66
Look ma - No Indexing!
jreznot
0
47
Как улучшить жизнь команды в IDE и с чего начать
jreznot
0
160
Modern UI Test Automation with Selenium Libraries
jreznot
2
3.1k
IDE в помощь специалисту по тестированию
jreznot
0
85
Мигрируй это!
jreznot
0
120
How We Support New Technologies, Languages, and Frameworks in IntelliJ IDEA
jreznot
0
330
Other Decks in Programming
See All in Programming
人間の目はかわらない、だからJPEGは30年もつ
yuzneri
12
17k
Prismを使った型安全な暗号化_関数型まつり2026
_fhhmm
0
160
ITヒヤリハットを整理してみた ~ライフサイクルと原因から考える再発防止策~
koukimiura
1
130
PHP Application における Kubernetes 内 gRPC 通信
ganchiku
0
570
【やさしく解説 設計編・中級 #1】一つの車に、運転手は一人 ~ある倉庫システムの事例から~
panda728
PRO
0
200
生成AIで帳票OCRが「簡単に」作れる時代になった?
kon_shou
0
220
改善しないと、タスクが回らない。 “てんこ盛りポジション” を引き継いだ情シスの、入社3ヶ月の業務改善録
krm963
0
240
そこに3びきプロダクトがいるじゃろう——生成AI時代における“価値が届かない理由”の構造
kosuket
0
370
PHP初心者セッション2026 〜生成AIでは見えない裏側を知る:今だからLAMPを通して仕組みを学ぶ〜
kashioka
0
750
Laravel Boostに学ぶ、AIにPHPを書かせる技術 〜OSSの実装から蒸留するエージェント制御の王道〜
kentaroutakeda
3
620
komatsuna「分散システムにおけるバグ分析手法」
komatsunaqa
0
150
【やさしく解説 設計編 #0】DDDのコード、読めるのに分からない人へ
panda728
PRO
2
290
Featured
See All Featured
Visual Storytelling: How to be a Superhuman Communicator
reverentgeek
2
600
Building the Perfect Custom Keyboard
takai
2
830
Music & Morning Musume
bryan
47
7.3k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.6k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
2
3.7k
Lightning talk: Run Django tests with GitHub Actions
sabderemane
0
230
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
5
1.1k
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
1.1k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.8k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
10k
Transcript
Вам стоит использовать Scala для ML! Юрий Артамонов Haulmont
Наш план 1. Что за язык 2. Где тут код
писать 3. Какие есть библиотеки 2 И где то там про Machine Learning ещё будет
Не этот мужик 3
Язык программирования акроним от Scalable Language 4
История развития • Дизайн языка разработан в 2001 (EPFL) •
Автор - Martin Odersky • 2006 - Scala 2.0 • 2011 - Typesafe Inc. (сейчас Lightbend Inc.) 5
Кто пользуется этим всем 6
Лучше всего подходит для • Big Data • Data Science
• Web Applications • Distributed Systems • Concurrency and Parallelism • Scientific Computations: NLP, Numerical Computing, Data Visualization 7
Сильная статическая типизация 8 Слабая Сильная Динамическая Статическая
Multiplatform • JVM • JavaScript - Scala.js • Native -
Scala Native (LLVM based) 9
Functional + Object Oriented 1. Высокоуровневый язык сочетающий OOP и
FP 2. Краткий синтаксис без мусора 3. Статическая типизация и вывод типов 10
Type Inference • Компилятор выводит тип переменных • Тип фиксируется
первым присваиванием • IDE это всё понимает! 11
Разные штуки • Case Classes • Type Aliases • Implicit
Conversions • Extension Methods 12
Pattern Matching • Сравнение по образцу - switch на стероидах
• Поддерживает деконструкцию • Полезно вместе с case classes 13
Concurrency & Asynchronous • Future & Promise • Async /
Await • Akka ! • java.util.concurrent 14
Scalaz / Tagless Final / ZIO / etc • Scalaz
- для пуристов • Неразмеченные Конечные Интепретаторы • ZIO - хитрый и асинхронный IO Это не наш случай! 15 Читать нечитаемый код Писать нечитаемый код
Машинное обучение обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов,
способных обучаться 16
Задачи • классификация • кластеризация • регрессия • восстановление плотности
распределения • ... 17
18
Инструменты Ну не на листочке же матрицы умножать 19
Чернющий REPL > sbt console 20
VS Code and Language Server • Scala syntax • sbt
plugin • autocompletion Рефакторинг не поддерживается :( 21
IntelliJ IDEA + Scala plugin • sbt / Gradle /
Maven • Syntax highlighting • Inspections • Refactoring ! • Worksheets 22
IntelliJ IDEA Worksheets • Интерактивный REPL • Можно править код
• Интегрирован в IDE ! • Доступны все библиотеки и код проекта 23
Интерактивные консоли • Apache Zeppelin • Scala Notebook • Spark
Notebook • Databricks 24
Библиотеки Как нанести непоправимую пользу окружающим 25
Akka • Actor model • Concurrency • Parallel computations •
Distributed systems 26
Breeze NLP • Breeze - linear algebra, numerical computing and
optimization • Epic - structured text processor • Puck - GPU powered parser 27
ND4J • ND Arrays - multidimensional arrays in memory with
flat layout • Off-heap and memory effective • Native libraries interop 28
Apache Spark • In-Memory • Big Data Processing • Distributed
Computations • DataFrames • Spark SQL 29
Spark ML Run ML pipelines on Spark Check ML guides:
https://spark.apache.org/docs/1.2.2/ml-guide.html 30
Apache PredictionIO • Machine Learning Server • Batch Processing •
Real-time • Predefined Models: Clustering, Recommenders, Regression, NLP, ... 31
Deeplearning4j • Neural networks - tons of nertworks • Deep
learning • Image / Data processing • Optimized performance (OpenBLAS) • GPU supported 32
Smile Statistical Machine Intelligence and Learning Engine • Preprocessing •
Feature selection • Supervised learning • Unsupervised learning • Reinforcement learning 33
Визуализация данных • Breeze-viz • Vegas • Plotly 34
Vegas 35
Задачка #1 Классификация - Smile Пример: K-nearest neighbours 36
Задачка #2 - Cloud Load Balancing Регрессия - Deeplearning4j 37
Scala vs Python • Статическая типизация vs динамическая • Сложность
vs простота • Продакшен vs прототипы 38
Scala 3 coming soon... • Intersection & Union types •
Enumerations • Null safety • Opaque types ETA 2020 39
Вместо заключения • https://www.scala-exercises.org/ • Functional Programming in Scala (Coursera)
• Big Data Analysis with Scala and Spark (Coursera) • Programming Reactive Systems (Edx) 40