Proč bych se měl učit Scalu pro strojové učení?


Nejlepší odpověď

Programovací jazyk Scala poskytuje programátorům jistotu, že budou věci vyvíjet, navrhovat, kódovat a nasazovat správným způsobem nejlepší využití schopností poskytovaných Sparkem a dalšími technologiemi velkých dat.

Je snadné vytvořit škálovatelné aplikace pro velká data v cestě poskytované Scala s ohledem na složitost a velikost dat. Tento programovací jazyk poskytuje velmi dobrou podporu pro funkční programování díky podpoře neměnných pojmenovaných hodnot a datových struktur a pro porozumění.

Také zde je mnoho dobře navržených knihoven ve Scale, které jsou vhodné pro lineární algebru, generování náhodných čísel a vědecké výpočty. Vánek, který je standardní vědeckou knihovnou, obsahuje speciální funkce, jako je numerická algebra, nejednotná náhodná generace a mnoho dalších. Datová knihovna podporovaná Scalou, Saddle, poskytuje solidní základ pro manipulaci s daty díky podpoře podporované maticemi, odolnosti vůči chybějícím hodnotám, automatickému zarovnání dat a 2D datových struktur. >

Průvodce pro začátečníky k používání Scaly v Apache Spark

Odpověď

Dvě odpovědi:

  1. naučte se to naučit se něco nového. Učení nového jazyka začíná být velmi snadné, jakmile znáte 4 nebo 5 jazyků.
  2. Hlavním důvodem, proč se Scala pro strojové učení učit, je Apache Spark. Pokud se váš model vejde do jednoho počítače (většina z nich ano) a nyní pracujete v pythonu – python je lepší volbou kvůli ekosystému. V okamžiku, kdy se potřebujete přesunout do klastru, jste ve zcela jiném světě. Před samotným strojovým učením musíte myslet na zpracování dat. Vynikající Je Scala lepší volbou než Python pro Apache Spark, pokud jde o výkon, křivku učení a snadné použití?

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *