Всем привет! Сегодня будем говорить о реализации машинного обучения на Scala. Начну с объяснения, как мы докатились до такой жизни. Итак, наша команда долгое время использовала все возможности машинного обучения на Python. Это удобно, есть много полезных библиотек для подготовки данных, хорошая инфраструктура для разработки, я имею в виду Jupyter Notebook. Всё бы ничего, но столкнулись с проблемой распараллеливания вычислений в production, и решили использовать в проде Scala. Почему бы и нет, подумали мы, там есть куча библиотек, даже Apache Spark написан на Scala! При этом, сегодня модели мы разрабатываем на Python, а затем повторяем обучение на Scala для дальнейшей сериализации и использования в production. Но, как говорится, дьявол кроется в деталях.
Сразу хочу внести ясность, дорогой читатель, эта статья написана не с целью пошатнуть репутацию Python в вопросах машинного обучения. Нет, основная цель — приоткрыть дверь в мир машинного обучения на Scala, сделать небольшой обзор альтернативного подхода, вытекающего из нашего опыта, и рассказать, с какими трудностями мы столкнулись.
