Мы всегда хотим писать код быстро, но за это приходится платить. На обычных высокоуровневых гибких языках можно быстро разрабатывать программы, но после запуска они работают медленно. Например, чудовищно медленно cчитать что-то тяжелое на чистом Python. Си-подобные языки работают гораздо быстрее, но в них легче наделать ошибок, поиск которых сведет весь выигрыш в скорости на нет.
Обычно эта дилемма решается так: сначала пишут прототип на чем-то гибком, например, на Python или R, а потом переписывают на C/C++ или Fortran. Но этот цикл слишком длинный, можно ли обойтись без этого?
Возможно, решение есть. Julia — высокоуровневый и гибкий, но при этом быстрый язык программирования. В Julia есть множественная диспетчеризация, встроенный умный компилятор и инструменты метапрограммирования. Подробнее о том, что есть в Julia, расскажет Глеб Ивашкевич (phtRaveller) — основатель datarythmics, которая занимается разработкой систем машинного обучения для промышленности и других отраслей, в прошлом физик.
Глеб объяснит, зачем нужны новые языки и почему иногда Python не хватает. Расскажет, что в Julia интересного, о ее сильных и слабых сторонах, сравнит с другими языками, и покажет, какая у языка перспектива в машинном обучении и вычислениях вообще.
Дисклеймер. Здесь не будет разбора синтаксиса. читатели опытные разработчики, поэтому нет смысла показывать, как написать цикл, например.
Читать полностью »
будет продемонстрирована работа написанного алгоритма с линейно разделимыми/неразделимыми данными в пространстве 
и визуализация обучения/прогноза. Дополнительно будут озвучены плюсы и минусы алгоритма, его модификации.
