Maschinelles Lernen und C++: Von Algorithmen zur Produktion

Das Buch „Maschinelles Lernen und C++“ ist ein einzigartiger praktischer Leitfaden, der die Kluft zwischen der Welt der Data Science und der leistungsstarken Systemprogrammierung überbrückt. Im Gegensatz zu den meisten Büchern, die auf Python ausgerichtet sind, konzentriert sich dieses Werk auf die Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens in C++ – einer Sprache, die maximale Kontrolle über Speicher, Ausführungsgeschwindigkeit und Ressourcen bietet.

Worum geht es in diesem Buch?

Der Autor führt den Leser konsequent von den Grundlagen der linearen Algebra und Statistik bis zum Aufbau vollständiger ML-Pipelines. Sie erfahren, wie Sie:

• Algorithmen von Grund auf implementieren: Lineare und logistische Regression, Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting;
• Ein neuronales Feedforward-Netzwerk und Convolutional-Architekturen in C++ ohne externe Frameworks aufbauen;
• Code mit SIMD-Anweisungen, Multithreading (OpenMP, std::thread) und Cache-Verwaltung optimieren;
• Modelle in bestehende C++-Projekte integrieren (Spiele, Robotik, hochbelastete Server);
• Die Bibliotheken Eigen, Dlib, Shark und das TensorFlow C++ API zur Beschleunigung der Entwicklung nutzen.

Für wen ist dieses Buch?

• C++-Entwickler, die maschinelles Lernen in ihre Projekte integrieren möchten, ohne Leistungseinbußen hinnehmen zu müssen;
• Data Scientists, die vom Prototyping in Python zu Produktionslösungen in C++ wechseln möchten;
• Studenten technischer Fachrichtungen, die sowohl Programmierung als auch ML lernen;
• Ingenieure für eingebettete Systeme und Robotik, bei denen jeder Prozessortakt zählt.

Was werden Sie lernen?

• Wie man Daten für das Training in C++ richtig organisiert (Matrizen, dünnbesetzte Strukturen, Pipelines);
• Die Funktionsprinzipien des Gradientenabstiegs, der Backpropagation und der Regularisierung – mit vollständiger Code-Implementierung;
• Methoden zur Bewertung der Modellqualität (Kreuzvalidierung, Metriken) ohne Verlassen der C++-Umgebung;
• Möglichkeiten zur Serialisierung trainierter Modelle für deren Laden zur Laufzeit;
• Reale Anwendungsfälle: Zeitreihenprognose, Textklassifikation, Bildverarbeitung.

Das Buch enthält über 50 Code-Listings, die kompilierbereit sind, sowie Übungen zur Festigung des Materials. Alle Beispiele wurden unter GCC und Clang auf Linux und Windows getestet. Dies ist kein Nachschlagewerk – es ist ein praktischer Leitfaden, der Ihnen hilft, schnelle und zuverlässige ML-Systeme in C++ zu erstellen.

Ideal geeignet für diejenigen, die bereits mit den Grundlagen von C++ vertraut sind und maschinelles Lernen in realen Projekten mit strengen Anforderungen an Geschwindigkeit und Speicher anwenden möchten.