التعلم الآلي وجافا: دليل عملي

كتاب "التعلم الآلي وJava" هو دليل عملي للمطورين الذين يرغبون في إتقان التعلم الآلي (ML) بلغة Java. على عكس حلول Python الشائعة، تقدم Java أداءً عاليًا، وكتابة صارمة، وإمكانيات واسعة للتكامل مع الأنظمة المؤسسية. سيساعدك هذا الكتاب على سد الفجوة بين نظرية ML والتطوير الفعلي بلغة Java.

عن ماذا يتحدث هذا الكتاب

يغطي الكتاب الدورة الكاملة للعمل مع التعلم الآلي بلغة Java:

• أساسيات ML: الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، الغابة العشوائية، آلة المتجهات الداعمة (SVM).
• التعلم العميق: الشبكات العصبية، الشبكات التلافيفية (CNN) للصور، الشبكات المتكررة (RNN) للتسلسلات.
• مكتبات Java: Deeplearning4j (DL4J)، Weka، Smile، Apache Spark MLlib.
• معالجة البيانات: تحميل البيانات وتنظيفها وتحويلها باستخدام Java Streams وApache Commons Math.
• التكامل: نشر النماذج في Spring Boot، إنشاء REST API للتنبؤات، العمل مع قواعد البيانات.
• سيناريوهات الإنتاج: مراقبة النماذج، اختبار A/B، تحسين الأداء.

لمن هذا الكتاب

• مطورو Java (Junior، Middle، Senior) الذين يرغبون في إضافة ML إلى أدواتهم.
• Data Scientists الذين يرغبون في استخدام Java في الإنتاج.
• مهندسو البرمجيات الذين يبنون أنظمة تعتمد على ML.
• طلاب علوم الكمبيوتر الذين يدرسون التعلم الآلي.