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
53
Intellij IDEA Plugins Crash Course
jreznot
0
89
How IntelliJ IDEA Performance Improved: Past, Present, and Future
jreznot
0
43
Look ma - No Indexing!
jreznot
0
41
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
実践ハーネスエンジニアリング:ステアリングループを実例から読み解く / Practical Harness Engineering: Understanding Steering Loops Through Real-World Examples
nrslib
5
5.1k
UaaL×Androidアプリのメモリ計測 — Memory Profilerの先へ
rio432
0
150
Symfony AI in Action - SymfonyLive Berlin 2026
chr_hertel
1
140
2026年のソフトウェア開発を考える(2026/05版) / Software Engineering Scrum Fest Niigata 2026 Edition
twada
PRO
22
12k
PHPでバイナリをパースして理解するASN.1
muno92
PRO
0
450
Augmenting AI with the Power of Jakarta EE
ivargrimstad
0
340
Firefoxにコントリビューションして得られた学び
ken7253
2
160
How We Practice Exploratory Testing in Iterative Development( #scrumniigata ) / 反復開発の中で、探索的テストをどう実施しているか
teyamagu
PRO
3
790
when storing skills in S3 file
watany
3
1.5k
2026-04-15 Spring IO - I Can See Clearly Now
jonatan_ivanov
1
200
Agent Skills を社内で育てる仕組み作り
jackchuka
1
1.9k
ソフトウェア設計の結合バランス #phperkaigi
kajitack
0
500
Featured
See All Featured
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
62k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2k
Why Your Marketing Sucks and What You Can Do About It - Sophie Logan
marketingsoph
0
140
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
390
Unlocking the hidden potential of vector embeddings in international SEO
frankvandijk
0
790
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1.1k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.8k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.8k
KATA
mclloyd
PRO
35
15k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
7k
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