التعلم الآلي وKotlin: دليل عملي

هذا الكتاب هو أول دليل عملي من نوعه يجمع بين قوة التعلم الآلي وأناقة وأمان لغة Kotlin. إذا كنت مطورًا على JVM وترغب في تطبيق خوارزميات ML الحديثة دون الانتقال إلى Python، فسيكون هذا الكتاب مساعدك الذي لا غنى عنه.

المؤلف، أليكسي سوكولوف، مهندس برمجيات متمرس، يأخذ القارئ خطوة بخطوة من المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي إلى إنشاء نماذج كاملة جاهزة للإنتاج. ستتعلم استخدام مكتبات Kotlin الأصلية: KotlinDL (التعلم العميق من JetBrains)، وSmile (التعلم الإحصائي)، وDL4J (نظام التعلم العميق على JVM).

ما ستتعلمه:

• كيفية إعداد البيانات: العمل مع DataFrame، التنظيف، التطبيع، والتصور (Kotlin for Spark، PlotlyKotlin).
• الانحدار الخطي، أشجار القرار، والغابة العشوائية – التنفيذ من الصفر وباستخدام المكتبات.
• التعلم العميق: الشبكات العصبية، والهياكل التلافيفية والمتكررة (KotlinDL، TensorFlow Java).
• معالجة اللغة الطبيعية: الترميز، TF-IDF، تصنيف النصوص (Kotlin-NLP).
• تحميل وتصدير النماذج: ONNX، PMML، TensorFlow SavedModel.
• نشر نموذج ML كخدمة REST (Ktor، Micronaut).
• العمل مع GPU عبر روابط CUDA لـ JVM.

لمن هذا الكتاب:

• مطورو Kotlin الذين يرغبون في إتقان علم البيانات دون تعلم Python.
• مبرمجو Java الذين ينتقلون إلى Kotlin ويبحثون عن أمثلة عملية لـ ML.
• الطلاب والباحثون المهتمون بتطبيق ML على منصة JVM.

يحتوي الكتاب على أكثر من 50 مشروعًا وتمرينًا جاهزًا مفتوح المصدر. جميع الأمثلة متاحة للتحميل وتم اختبارها على أحدث إصدارات المكتبات. ستبدأ بانحدار خطي بسيط للتنبؤ بأسعار المساكن وتنتهي بإنشاء روبوت محادثة مع وحدة NLP بلغة Kotlin.

يتم إيلاء اهتمام خاص للأداء: يقارن المؤلف سرعة تدريب النماذج على Kotlin مقابل Python (scikit-learn) ويوضح كيفية تحسين الكود باستخدام coroutines وتعدد الخيوط. ستتعلم أيضًا كيفية دمج نماذج Kotlin في بنية الخدمات المصغرة واستخدام Apache Kafka لـ ML التدفقي.

بغض النظر عما إذا كنت تعمل على شركة ناشئة أو مشروع مؤسسي – فإن Kotlin والتعلم الآلي سيفتحان آفاقًا جديدة. احصل على الكتاب وابدأ في إنشاء تطبيقات ذكية اليوم!