Clojure – функциональный язык программирования, один из современных, динамично развивающихся диалектов Lisp, который работает на платформе Java и имеет доступ к мощной библиотеке Java. Для создания нейронных сетей на Clojure обычно используют библиотеки, например, Cortex или DL4J (DeepLearning4J).
Cortex – это библиотека для создания нейронных сетей на Clojure, которая предоставляет удобные функции для определения и обучения моделей машинного обучения. Она также поддерживает различные типы нейронных сетей, включая сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.
DL4J – это еще одна популярная библиотека для создания нейронных сетей на Java, которую можно использовать в Clojure. Она обладает широкими возможностями для построения различных типов нейронных сетей и обучения моделей.
Для создания нейронных сетей на Clojure необходимо иметь понимание базовых принципов машинного обучения и нейронных сетей, а также опыт работы с данными и обработкой данных. Некоторые программисты предпочитают использовать Clojure для создания нейронных сетей из-за его функционального подхода, который может облегчить работу с большими объемами данных и сложными алгоритмами.
Рич Хикки разработал Clojure как современный диалект языка Лисп для функционального программирования с максимально возможной интеграцией в Java-платформу jvm, изначально спроектированный для поддержки параллелизма.
Как и в любом другом Лиспе, синтаксис Clojure основан на S-выражениях, которые перед компиляцией транслируются синтаксическим анализатором в структуры данных. Синтаксический анализатор Clojure поддерживает, помимо обычных списков, синтаксис литералов для ассоциативных массивов, множеств и векторов,а также регулярные выражения, передавая затем все эти структуры данных компилятору. Иначе говоря, компилятор Clojure компилирует не только списковые структуры данных, но и напрямую поддерживает все вышеуказанные типы данных.
Хотя Clojure является расширением изначальной версии Lisp, он не до конца совместим с Lisp’ом, то есть программа на любой из современных версий Lisp’а (за исключением, возможно, самых коротких, примитивных и, к тому же, специально подобранных примеров) либо вообще не пройдёт транслятор Clojure, либо будет выполняться неправильно. Отличия от распространённых версий Lisp’а приведены на сайте языка. Вот некоторые из них:
- идентификаторы регистро-зависимы;
- оригинальный синтаксис для литералов, векторов, отображений (maps), регулярных выражений, анонимных функций и ряда других синтаксических элементов;
- утрачена многозначность значения nil (которое в Lisp обозначает и пустой указатель, и пустой список, и логическое значение «ложь») — оно означает только отсутствующее значение (пустую ссылку, подобно null в Java), для прочих значений используется специфический синтаксис;
- многие традиционные функции поменяли имена, например, car и cdr заменены на first и rest;
- поддерживаются одноимённые функции с различными наборами аргументов;
- отсутствуют макросы чтения (read macros), что лишает возможности изменять синтаксис языка;
- часть оставшихся неизменными синтаксических элементов изменили смысл;
- появилась поддержка «ленивых» коллекций.
Вот некоторые из наиболее популярных библиотек и инструментов MLOps, которые могут использоваться с языком Clojure:
1. Apache Kafka – распределенная платформа для обработки данных в реальном времени.
2. Kubernetes – платформа для управления контейнеризированными приложениями.
3. Apache Airflow – платформа для управления и планирования рабочих процессов.
4. MLFlow – платформа для управления жизненным циклом моделей машинного обучения.
5. Apache Spark – распределенный фреймворк для обработки больших объемов данных.
6. Docker – инструмент для упаковки, доставки и выполнения приложений в контейнерах.
Clojure имеет отличную поддержку для работы с Java-библиотеками, поэтому вы можете использовать любые Java-библиотеки MLOps с языком Clojure. Кроме того, существует ряд удобных библиотек Clojure, которые могут помочь в управлении процессом разработки и развертывания моделей машинного обучения.