$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
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
0
110
Вам стоит использовать Scala в машинном обучении
Yuriy Artamonov
June 08, 2019
Tweet
Share
More Decks by Yuriy Artamonov
See All by Yuriy Artamonov
Survival Tips on Project Reactor and Spring WebFlux
jreznot
0
38
Intellij IDEA Plugins Crash Course
jreznot
0
60
How IntelliJ IDEA Performance Improved: Past, Present, and Future
jreznot
0
27
Look ma - No Indexing!
jreznot
0
31
Как улучшить жизнь команды в IDE и с чего начать
jreznot
0
150
Modern UI Test Automation with Selenium Libraries
jreznot
2
3.1k
IDE в помощь специалисту по тестированию
jreznot
0
76
Мигрируй это!
jreznot
0
95
How We Support New Technologies, Languages, and Frameworks in IntelliJ IDEA
jreznot
0
280
Other Decks in Programming
See All in Programming
AIエージェントを活かすPM術 AI駆動開発の現場から
gyuta
0
230
tparseでgo testの出力を見やすくする
utgwkk
1
130
Building AI Agents with TypeScript #TSKaigiHokuriku
izumin5210
6
1.2k
【Streamlit x Snowflake】データ基盤からアプリ開発・AI活用まで、すべてをSnowflake内で実現
ayumu_yamaguchi
1
110
20 years of Symfony, what's next?
fabpot
2
310
【CA.ai #3】ワークフローから見直すAIエージェント — 必要な場面と“選ばない”判断
satoaoaka
0
210
堅牢なフロントエンドテスト基盤を構築するために行った取り組み
shogo4131
6
1.9k
C-Shared Buildで突破するAI Agent バックテストの壁
po3rin
0
180
AIエンジニアリングのご紹介 / Introduction to AI Engineering
rkaga
2
1.1k
宅宅自以為的浪漫:跟 AI 一起為自己辦的研討會寫一個售票系統
eddie
0
470
connect-python: convenient protobuf RPC for Python
anuraaga
0
350
S3 VectorsとStrands Agentsを利用したAgentic RAGシステムの構築
tosuri13
5
260
Featured
See All Featured
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
9.8k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.2k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
196
69k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
273
27k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
231
22k
Visualization
eitanlees
150
16k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
140k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.8k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
24k
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
249
1.3M
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