у питона очень много структур данных

относительно другх ЯП

Понял спасибо за ответ :)

язык должен быть динамическим, чтобы не париться над типами при прототипировании, что там на рынке было - python, ruby, groovy, js. JS был совсем убогим еще лет 5 назад, остальные совсем маргинальные были. То есть он достаточно неплох в отсутствии альтернатив. Если бы ML появился сейчас, скорее всего все было бы на JS

Потому что бабки в JS вкладываются немеряные (из-за браузерности), очень хороший компилятор, но на питоне уже все написано и вряд ли кто-то побежит переписывать все начиная с numpy

js был, есть и будет ужасным

Тут нужна картинка про работу типов данных в js

да на это уже точно плевать в нашей области. последний стандарт в который завезли list comprehensions вполне нормален, хотя без перегрузки операторов нормальный numpy не сделаешь, так что да, единственной теоретической альтернативой питону был бы ruby, но не сложилось. и уже не сложится

язык должен быть динамическим, чтобы не париться над типами при прототипировании, что там на рынке было - python, ruby, groovy, js. JS был совсем убогим еще лет 5 назад, остальные совсем маргинальные были. То есть он достаточно неплох в отсутствии альтернатив. Если бы ML появился сейчас, скорее всего все было бы на JS

ML появилось самую малость раньше питона

самое главное больше пассивной агрессивности

Шта?

всем привет. у меня есть несколько моделей и мне нужно сделать отчет, чтобы пользователь мог следить за прогрессом скоринга каждой модели. Время запуска, кол-во наблюдений, время завершения, ещё всякие метрики... может у кого есть пример или кто делал такое?

js был, есть и будет ужасным

Согласен

Знаю не по наслышке

Очень странный язык

Ну это и ясно, обратная совместимость

язык должен быть динамическим, чтобы не париться над типами при прототипировании, что там на рынке было - python, ruby, groovy, js. JS был совсем убогим еще лет 5 назад, остальные совсем маргинальные были. То есть он достаточно неплох в отсутствии альтернатив. Если бы ML появился сейчас, скорее всего все было бы на JS

В JS нет перегрузки операторов, что критично для вычислений вообще и ML в частности.

язык должен быть динамическим, чтобы не париться над типами при прототипировании, что там на рынке было - python, ruby, groovy, js. JS был совсем убогим еще лет 5 назад, остальные совсем маргинальные были. То есть он достаточно неплох в отсутствии альтернатив. Если бы ML появился сейчас, скорее всего все было бы на JS

Callback hell или ненужные инструменты обходить его.

В JS нет перегрузки операторов, что критично для вычислений вообще и ML в частности.

Чем add(a,b) критичнее a+b?

callback hell вообще не релевантен если говорить о python vs js. Перегрузка операторов критична, но ее потому и нет, что она никому не нужна. Так-то это простой сахар

Callback hell или ненужные инструменты обходить его.

проблема callback hell уже решена

я сейчас на typescript пишу для одного веб проекта. Приколы свои есть, но на коллбэк хэлл не натыкался

хотя неожиданно почему в этой конфе вспомнили про js

я написал о том, что если бы ML появился сейчас, то все писалось бы скорее всего на JS, а так питон безальтернативен практически

хм... я сейчас прохожу курсы по питону

т.е стоит ли оно того тогда? Сама по себе штука забавная на самом деле

и куча книг по анализу данных, машинному обучению и прочему идут либо с примерами на R либо на Python

что стоит, питон? да выбора нет как бы. pypy вполне быстр по сравнению с v8

расскажите о том как js не кактит Andrej Karpathy, который CNN на джаваскриптах для броузера запилил

я говорю про книги, где описывается сама разработка и тд с точки зрения программирования. Потому что в книгах которые идут сугубо по теории и математике никакой ЯП не нужен

я про питон говорил, да

а вот на эту бы тему я пообщался

расскажите о том как js не кактит Andrej Karpathy, который CNN на джаваскриптах для броузера запилил

то что в мл В ОСНОВНОМ используется пайтон - ну, так сложилось исторически (и я например не вижу в этом проблемы)

ну, в жс корпорации вложили миллиарды, чтобы получить быстрый язык в браузере. Это его основное преимущество. Для динамического языка он _очень_ быстрый. А дальше начинаются недостатки языка, который разрабатывали 2 недели, которые постепенно исправляют

так уж вышло, что я пока студент и зарабатываю тем, что пишу фронт и немножко бэк для проекта одного. И в сущности я знаю пару фремйворков (Angular, Vue, Express) для js, ts, java ну и html, css, bootstrap. Но вот душа стремится к чему-то высокому

а поэтому узнать о том, как применяется машинное обучение в вебе и его аспекты было бы интересно

а вот на эту бы тему я пообщался

если про cnn в браузере, то кроме его реализации я на гх еще несколько встречал, причем вроде как недавно даже к этому какими то нечеловеческими костылями gpu ускорение прикрутили (через webgl как я понимаю)

ух ты, ну если где-то завалялись ссылки, то поделитесь я бы с удовольствием глярнул

вообще смешно слышать про МЛ на питоне

то, что это никак практически особо не применишь - кроме "гыгы, можно в броезере сетку запустить))00" - это другой вопрос)

когда там в основном сишные либы с питоновской оберткой)

ясно, печаль

ну с таким подходом можно всё к си свести на самом деле

ну просто что мешает написать привязку к любому другому языку?

ничего

ну в том плане, что си сам по себе очень мощный язык

ясно, печаль

на штуковину с гпу - ускорением ссылку сейчас не найду( а просто либы на жс - brainjs, mindjs (кажется)

так и делают для R

можно и для ЖС сделаиь

да, согласен, важна голова, а не инструмент

http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/ вот сверточная сеть которую вы можете видеть когда заходите на cs231

о спасибо большое

этих курсов так много, а на такой я не натыкался. Хотя всё моё знакомство началось с этого курса:

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

неплохой, но пишется там всё в матлабе

Кстати, а есть те, кто работает с МЛ в Wolfram Lang?

Это же довольно мощный язык, заряженый всеми необходимыми либами

Это бесполезная поделка с нечитаемым синтаксисом

Для всего кроме собственно символьных вычислений не пригодна

ну, в жс корпорации вложили миллиарды, чтобы получить быстрый язык в браузере. Это его основное преимущество. Для динамического языка он _очень_ быстрый. А дальше начинаются недостатки языка, который разрабатывали 2 недели, которые постепенно исправляют

1) от обёртки для сишных либ для ML большой производительности и не требуется 2) там уже почти всё исправили, кроме пожалуй вещей, нарушающих обратную совместимость

Для всего кроме собственно символьных вычислений не пригодна

прислушался бы, если бы знал о твоем опыте с ним, и о том, чем ты вообще занимаешься, чтобы такое утверждать

1) от обёртки для сишных либ для ML большой производительности и не требуется 2) там уже почти всё исправили, кроме пожалуй вещей, нарушающих обратную совместимость

первое неправда, при чем такой устойчивый миф

ERROR: S client not available

Чтобы такое утверждать, достаточно своими глазами посмотреть на сделанное на этом языке

первое неправда, при чем такой устойчивый миф

почему?

потому что я частенько переписываю питоний код на с++ для продакшена, и получаю весомый рост производительности

это странно

нет, cpython настолько тормоз, что даже в роли клея для сишных библиотек он умудряется порядочно тормозить весь процесс

но как? он же фактически не производит вычислений

обычно же вызываются всякие функции, которые долго что-то на той же видеокарте считают

Кстати, для диплернинга на видеокарте узким местом бывает препроцессинг на процессоре и чтение с диска

ну он раз в 40 медленнее аналогичного кода на С++. соответственно если вот этот "клей" занимает 1/40 часть логики, то с учетом тормозов получается 50% времени проводится в библиотеке, а 50% - в питоне, при переписывании рост идет в два раза.

например, мне перед отправкой на GPU batch'а нужно наложить фильтр и еще кое-как испортить данные. в питоне приходится делать это заранее, полчаса готовя датасет, иначе он просто не успевает за видюхой. впрочем с pypy все намного веселее, но все равно до js не дотягивает

ну он раз в 40 медленнее аналогичного кода на С++. соответственно если вот этот "клей" занимает 1/40 часть логики, то с учетом тормозов получается 50% времени проводится в библиотеке, а 50% - в питоне, при переписывании рост идет в два раза.

манипулятивно

клей пренебрежим

рад за тебя, а у меня нет, что дальше будем делать?

видимо клей не такой уж и клей, если он не пренебрежим

рад за тебя, а у меня нет, что дальше будем делать?

не делать ложных обобщений?

а как в С++ обстоят дела с библиотеками для ML/DS? интересуют аналоги pandas, numpy, etc

видимо клей не такой уж и клей, если он не пренебрежим

так о том и речь. даже если питон занимает 1/40 логики, он будет сравним с с++ по суммарному времени процессора. а 1/40 логики - это ни о чем. но миф живуч, потому что мало кто на самом деле профайлит свой код

а как в С++ обстоят дела с библиотеками для ML/DS? интересуют аналоги pandas, numpy, etc

Тензорфлоу есть

так о том и речь. даже если питон занимает 1/40 логики, он будет сравним с с++ по суммарному времени процессора. а 1/40 логики - это ни о чем. но миф живуч, потому что мало кто на самом деле профайлит свой код

откуда вообще взялось магическое число 40?

а как в С++ обстоят дела с библиотеками для ML/DS? интересуют аналоги pandas, numpy, etc

mlpack ?

А вообще вы очень ленивые жопы

https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#cpp-general-purpose

На гитхабе вообще всё есть

откуда вообще взялось магическое число 40?

конкретный опыт. вот тут можно посмотреть какие-то цифры https://julialang.org/benchmarks/

вообще на самом деле надо глядеть на конкретный код

просто если например там циклами по большим массивам/матрицам пробегаетесь, то явно будут проблемы

а как в С++ обстоят дела с библиотеками для ML/DS? интересуют аналоги pandas, numpy, etc

для матриц есть eigen, но мне возможностей opencv достаточно, насчет pandas - а надо ли, я вовсе не апологет С++ в ML

а почему не апологет? я смотрю на список по ссылке Дена и там весьма впечатляющий набор. по крайней мере есть с чем начинать пробовать и разбираться. если все так хорошо с С++ то почему все говорят только про пару R/Python? только из-за стоимости разработчиков?

а почему не апологет? я смотрю на список по ссылке Дена и там весьма впечатляющий набор. по крайней мере есть с чем начинать пробовать и разбираться. если все так хорошо с С++ то почему все говорят только про пару R/Python? только из-за стоимости разработчиков?

потому что по мне 2-3-кратная просадка в производительности не стоит десяти-двадцатикратной во времени разработки. Я бы хотел, чтобы у питона был нормальный JIT, чтобы можно было писать циклы когда это удобно, а не векторизовать вещи там, где это превращается в нечитаемую кашу, но этого нет. По ссылке, кстати, есть ROOT, рекомендую посмотреть, C++-REPL из ЦЕРН, они на коллайдере гигабайты статистики обрабатывают, вот такую штуку себе и придумали

а почему не апологет? я смотрю на список по ссылке Дена и там весьма впечатляющий набор. по крайней мере есть с чем начинать пробовать и разбираться. если все так хорошо с С++ то почему все говорят только про пару R/Python? только из-за стоимости разработчиков?

потому что усилий прилагать надо больше, а профит минимальный