मशीन लर्निंग और Kotlin. व्यावहारिक मार्गदर्शिका

पुस्तक «मशीन लर्निंग और Kotlin» — यह अपनी तरह की पहली व्यावहारिक मार्गदर्शिका है, जो Data Science की दुनिया और आधुनिक JVM-डेवलपमेंट के बीच की खाई को पाटती है। यदि आप एक Kotlin-डेवलपर हैं जो अपने प्रोजेक्ट्स में मशीन लर्निंग को शामिल करना चाहते हैं, लेकिन Python पर स्विच नहीं करना चाहते, तो यह पुस्तक आपके लिए है।

यह पुस्तक किस बारे में है

पुस्तक ML की बुनियादी अवधारणाओं से लेकर production में तैयार मॉडलों की तैनाती तक की चरण-दर-चरण यात्रा के रूप में बनाई गई है। आप पर्यावरण की स्थापना और लाइब्रेरीज़ से परिचित होने से शुरुआत करेंगे, और Ktor पर एक पूर्ण REST-सेवा के साथ समाप्त करेंगे जो रियल एस्टेट की कीमतों का पूर्वानुमान लगाती है।

आप क्या सीखेंगे

• Data Science के लिए Kotlin प्रोजेक्ट कैसे सेट करें (Gradle, Kotlin DSL, Jupyter Notebooks)
• Kotlin पर लीनियर रिग्रेशन, डिसीज़न ट्री और एन्सेम्बल विधियों की मूल बातें
• डीप लर्निंग के लिए DeepLearning4J और DJL (Deep Java Library) लाइब्रेरीज़ के साथ काम करना
• Kotlin-फ्रेमवर्क (Kravis, Smile) का उपयोग करके डेटा प्रोसेसिंग और विज़ुअलाइज़ेशन
• इमेज और टेक्स्ट वर्गीकरण के लिए न्यूरल नेटवर्क बनाना
• ML-मॉडलों को Ktor पर माइक्रोसर्विसेज़ में एकीकृत करना
• JVM के माध्यम से GPU का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का अनुकूलन
• ML-मॉडलों के साथ परीक्षण, निगरानी और A/B-प्रयोग

यह पुस्तक किसके लिए है

• Kotlin पर Backend-डेवलपर्स, जो अपने एप्लिकेशन में ML-फीचर्स जोड़ना चाहते हैं
• Android-डेवलपर्स, जो on-device मशीन लर्निंग में रुचि रखते हैं
• Data Scientist, जो production-सिस्टम के लिए Python से Kotlin पर स्विच करना चाहते हैं
• छात्र, जो JVM-स्टैक पर मशीन लर्निंग सीख रहे हैं

Kotlin क्यों?

Kotlin केवल Android के लिए भाषा नहीं है। Java के साथ पूर्ण संगतता, एब्स्ट्रैक्शन की शून्य लागत और शक्तिशाली टाइप सिस्टम के कारण, यह Data Science के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प बन जाता है। आपको कंपाइल समय पर टाइप सुरक्षा, संक्षिप्त सिंटैक्स और सभी Java-लाइब्रेरीज़ (DL4J, ND4J, Apache Spark MLlib) की पारिस्थितिकी तक पहुंच मिलेगी।

पुस्तक से उदाहरण

प्रत्येक अध्याय में कार्यशील कोड है जिसे तुरंत चलाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आप लिखेंगे:

• ऐतिहासिक डेटा पर बिक्री पूर्वानुमान के लिए एक मॉडल
• Kotlin + DJL पर टेक्स्ट सेंटीमेंट क्लासिफायर
• Ktor पर हस्तलिखित अंकों (MNIST) की पहचान के लिए सेवा
• Kafka और ML के साथ स्ट्रीमिंग डेटा प्रोसेसिंग के लिए पाइपलाइन

पुस्तक «मशीन लर्निंग और Kotlin» — यह शुद्ध प्रोग्रामिंग की दुनिया से कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दुनिया में आपका पुल है। आज ही स्मार्ट एप्लिकेशन बनाना शुरू करें!