التعلم الآلي وKotlin. دليل عملي

كتاب «التعلم الآلي وKotlin» هو أول دليل عملي من نوعه يسد الفجوة بين عالم علم البيانات وتطوير JVM الحديث. إذا كنت مطور Kotlin ترغب في دمج التعلم الآلي في مشاريعك ولكنك لا ترغب في الانتقال إلى Python، فهذا الكتاب لك.

عن ماذا يتحدث هذا الكتاب

الكتاب مبني كرحلة خطوة بخطوة من المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي إلى نشر النماذج الجاهزة في الإنتاج. ستبدأ بإعداد البيئة والتعرف على المكتبات، وتنتهي بخدمة REST كاملة باستخدام Ktor تتنبأ بأسعار العقارات.

ماذا ستتعلم

• كيفية إعداد مشروع Kotlin لعلم البيانات (Gradle, Kotlin DSL, Jupyter Notebooks)
• أساسيات الانحدار الخطي، أشجار القرار، وطرق التجميع باستخدام Kotlin
• العمل مع مكتبات DeepLearning4J وDJL (Deep Java Library) للتعلم العميق
• معالجة وتصور البيانات باستخدام أطر عمل Kotlin (Kravis, Smile)
• بناء الشبكات العصبية لتصنيف الصور والنصوص
• دمج نماذج التعلم الآلي في الخدمات المصغرة باستخدام Ktor
• تحسين أداء النماذج باستخدام GPU عبر JVM
• اختبار ومراقبة وتجارب A/B مع نماذج التعلم الآلي

لمن هذا الكتاب

• مطوري الواجهة الخلفية (Backend) باستخدام Kotlin الذين يرغبون في إضافة وظائف التعلم الآلي إلى تطبيقاتهم
• مطوري Android المهتمين بالتعلم الآلي على الجهاز
• علماء البيانات (Data Scientists) الراغبين في الانتقال من Python إلى Kotlin لأنظمة الإنتاج
• الطلاب الذين يدرسون التعلم الآلي على مكدس JVM

لماذا Kotlin؟

Kotlin ليس مجرد لغة لتطوير Android. بفضل التوافق الكامل مع Java، والتكلفة الصفرية للتجريدات، ونظام الأنواع القوي، يصبح خيارًا ممتازًا لعلم البيانات. ستحصل على أمان الأنواع أثناء التجميع، وبناء جملة موجز، والوصول إلى النظام البيئي الكامل لمكتبات Java (DL4J, ND4J, Apache Spark MLlib).

أمثلة من الكتاب

يحتوي كل فصل على كود عملي يمكن تشغيله فورًا. على سبيل المثال، ستكتب:

• نموذج للتنبؤ بالمبيعات بناءً على البيانات التاريخية
• مصنف لتحليل المشاعر للنصوص باستخدام Kotlin + DJL
• خدمة للتعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد (MNIST) باستخدام Ktor
• خط أنابيب لمعالجة البيانات المتدفقة باستخدام Kafka وML

كتاب «التعلم الآلي وKotlin» هو جسرك من عالم البرمجة الخالص إلى عالم الذكاء الاصطناعي. ابدأ في بناء تطبيقات ذكية اليوم!