وصفات تعلم الآلة في Kotlin

مقدمة

كتاب «Kotlin ML Recipes» (المؤلف: Ajay Balamurugadas، عام 2022، 280 صفحة) هو مجموعة من الحلول العملية لمشاكل تعلم الآلة (Machine Learning) المنفذة بلغة Kotlin. على عكس العديد من الكتب التي تركز على Python، يملأ هذا الإصدار فجوة للمطورين الذين يعملون في بيئة JVM ويفضلون Kotlin لاختصاره وأمانه وتوافقه مع Java. صدر الكتاب عن دار نشر Apress ويستهدف المهندسين الذين يرغبون في دمج نماذج ML مباشرة في كود الإنتاج (production code) دون الانتقال إلى لغات أخرى.

عن ماذا يتحدث الكتاب

«Kotlin ML Recipes» ليس كتابًا نظريًا في الإحصاء أو الخوارزميات، بل دليلًا عمليًا بتنسيق «وصفات» (recipes). يحتوي كل فصل على مهام محددة، وتعليمات خطوة بخطوة، وكود جاهز. يغطي المؤلف دورة العمل الكاملة مع البيانات: من التحميل والمعالجة المسبقة إلى تدريب النماذج، والتقييم، والنشر. تشمل الموضوعات الرئيسية:

• العمل مع مكتبات Kotlin لـ ML (Koma، Smile، KotlinDL، Deep Learning for JVM)؛
• التكامل مع أطر العمل الشهيرة في Java (Weka، Deeplearning4j، TensorFlow Java)؛
• الخوارزميات التقليدية: الانحدار الخطي (Linear Regression)، أشجار القرار (Decision Trees)، الغابة العشوائية (Random Forest)، SVM؛
• الشبكات العصبية (Neural Networks) والتعلم العميق (Deep Learning) باستخدام KotlinDL؛
• معالجة النصوص و NLP (التقسيم إلى رموز (Tokenization)، TF-IDF، Word2Vec)؛
• العمل مع الصور والشبكات الالتفافية (Convolutional Networks)؛
• تسلسل النماذج (Model Serialization) والتصدير إلى ONNX؛
• العمل