Машинное обучение и C++: от алгоритмов к продакшену

Книга «Машинное обучение и C++» — это уникальное практическое руководство, которое мостит разрыв между миром Data Science и высокопроизводительным системным программированием. В отличие от большинства книг, ориентированных на Python, эта работа фокусируется на реализации алгоритмов машинного обучения на C++ — языке, который обеспечивает максимальный контроль над памятью, скоростью выполнения и ресурсами.

О чём эта книга?

Автор последовательно проводит читателя от основ линейной алгебры и статистики до построения полноценных ML-пайплайнов. Вы узнаете, как:

• Реализовать с нуля алгоритмы: линейная и логистическая регрессия, метод опорных векторов (SVM), деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг;
• Построить нейронную сеть прямого распространения и свёрточные архитектуры на C++ без внешних фреймворков;
• Оптимизировать код с помощью SIMD-инструкций, многопоточности (OpenMP, std::thread) и управления кэш-памятью;
• Интегрировать модели в существующие C++ проекты (игры, робототехнику, высоконагруженные серверы);
• Использовать библиотеки Eigen, Dlib, Shark и TensorFlow C++ API для ускорения разработки.

Для кого эта книга?

• C++ разработчиков, которые хотят внедрить машинное обучение в свои проекты без просадки по производительности;
• Data Scientist’ов, желающих перейти от прототипирования на Python к продакшен-решениям на C++;
• Студентов технических специальностей, изучающих как программирование, так и ML;
• Инженеров встраиваемых систем и робототехники, где каждый такт процессора на счету.

Что вы узнаете?

• Как правильно организовать данные для обучения на C++ (матрицы, разреженные структуры, конвейеры);
• Принципы работы градиентного спуска, обратного распространения ошибки и регуляризации — с полной реализацией кода;
• Методы оценки качества модели (кросс-валидация, метрики) без отрыва от C++ окружения;
• Способы сериализации обученных моделей для их загрузки в рантайме;
• Реальные кейсы: прогнозирование временных рядов, классификация текстов, обработка изображений.

Книга содержит более 50 листингов кода, готовых к компиляции, и упражнения для закрепления материала. Все примеры протестированы на GCC и Clang под Linux и Windows. Это не справочник — это практическое пособие, которое поможет вам создавать быстрые и надёжные ML-системы на C++.

Идеально подходит для тех, кто уже знаком с основами C++ и хочет применить машинное обучение в реальных проектах с жёсткими требованиями к скорости и памяти.