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
120
0
Share
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
56
Intellij IDEA Plugins Crash Course
jreznot
0
93
How IntelliJ IDEA Performance Improved: Past, Present, and Future
jreznot
0
51
Look ma - No Indexing!
jreznot
0
45
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
310
Other Decks in Programming
See All in Programming
軽量Java基盤の設計 DIコンテナに頼らない、長期保守と1秒起動の実現 JJUG CCC 2026 Spring
macha64
0
410
AIエージェントと協働するCLI開発 — BunとOpenClawで学んだこと
yoshikouki
1
230
脅威をエンジニアリングの糧にして――現場編 / Turning Threats into Engineering Fuel — Field Edition
nrslib
0
240
ユニットテストの先へ:テスト技法で要求・仕様を整理するJava開発実践 / Beyond_Unit_Testing_Practical_Java_Development_Techniques_for_Organizing_Requirements_and_Specifications
shimashima35
0
330
DynamoDBには集計系のクエリがないけどなんとかしたい
musan
1
120
セキュリティの専門家じゃなくてもできる。「セキュリティ意識」をアップデートして サプライチェーン攻撃への耐性を高めよう。
tk3fftk
4
440
AI 時代のソフトウェア設計の学び方
masuda220
PRO
29
11k
次世代リンターで探る、tsgo 時代における型認識カスタムルールの現実解
ytakahashii
3
1.4k
RailsTokyo 2026#4: AI様があれば、 Hotwireの弱点は消えるか?
naofumi
5
1k
初めてのRubyKaigiはこう見えた
jellyfish700
0
410
Modding RubyKaigi for Myself
yui_knk
0
860
Signal Forms: Beyond the Basics @ngBaguette 2026 in Paris
manfredsteyer
PRO
0
210
Featured
See All Featured
Bash Introduction
62gerente
615
210k
The Director’s Chair: Orchestrating AI for Truly Effective Learning
tmiket
1
180
The Language of Interfaces
destraynor
162
27k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
860
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.3k
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
440
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
7.5k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.9k
Crafting Experiences
bethany
1
160
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3.1k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
End of SEO as We Know It (SMX Advanced Version)
ipullrank
3
4.2k
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