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
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
43
Intellij IDEA Plugins Crash Course
jreznot
0
77
How IntelliJ IDEA Performance Improved: Past, Present, and Future
jreznot
0
30
Look ma - No Indexing!
jreznot
0
35
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
78
Мигрируй это!
jreznot
0
110
How We Support New Technologies, Languages, and Frameworks in IntelliJ IDEA
jreznot
0
290
Other Decks in Programming
See All in Programming
grapheme_strrev関数が採択されました(あと雑感)
youkidearitai
PRO
1
210
New in Go 1.26 Implementing go fix in product development
sunecosuri
0
410
技術検証結果の整理と解析をAIに任せよう!
keisukeikeda
0
110
What Spring Developers Should Know About Jakarta EE
ivargrimstad
0
110
メタプログラミングで実現する「コードを仕様にする」仕組み/nikkei-tech-talk43
nikkei_engineer_recruiting
0
170
Codexに役割を持たせる 他のAIエージェントと組み合わせる実務Tips
o8n
3
1.2k
DSPy入門 Pythonで実現する自動プロンプト最適化 〜人手によるプロンプト調整からの卒業〜
seaturt1e
1
650
受け入れテスト駆動開発(ATDD)×AI駆動開発 AI時代のATDDの取り組み方を考える
kztakasaki
2
550
今更考える「単一責任原則」 / Thinking about the Single Responsibility Principle
tooppoo
3
1.6k
Agent Skills Workshop - AIへの頼み方を仕組み化する
gotalab555
15
8.4k
20260228_JAWS_Beginner_Kansai
takuyay0ne
5
470
RAGでハマりがちな"Excelの罠"を、データの構造化で突破する
harumiweb
9
2.7k
Featured
See All Featured
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
0
270
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
37
6.3k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.7k
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
0
390
New Earth Scene 8
popppiees
1
1.7k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
122
21k
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
140
A designer walks into a library…
pauljervisheath
210
24k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
330
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.5k
The Director’s Chair: Orchestrating AI for Truly Effective Learning
tmiket
1
120
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