Maschinelles Lernen und Rust: Von den Grundlagen bis zur Produktion
300 Seiten
German
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Maschinelles Lernen und Rust: Von den Grundlagen bis zur Produktion

Maschinelles Lernen und Rust: Von den Grundlagen bis zur Produktion

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Das Buch "Maschinelles Lernen und Rust" ist der erste praktische Leitfaden seiner Art, der die Leistungsfähigkeit und Performance der Sprache Rust mit modernen Methoden des maschinellen Lernens vereint. Der Autor, Alexei Volkov, ein erfahrener Rust-Entwickler und ML-Forscher, führt Sie Schritt für Schritt von den Grundlagen bis hin zu produktionsreifen Modellen.



Dieses Buch richtet sich an:

  • Rust-Entwickler, die maschinelles Lernen erlernen möchten, ohne auf Python umsteigen zu müssen
  • Data Scientists, die die Leistung ihrer Modelle steigern möchten
  • Systemprogrammierer, die sich für die Integration von ML in hochlastige Systeme interessieren
  • Alle, die verstehen möchten, wie man Rust im Bereich der künstlichen Intelligenz einsetzt


Was Sie aus dem Buch lernen werden:

  • Grundlagen der linearen Algebra und Statistik unter Verwendung der Crates ndarray und nalgebra
  • Implementierung klassischer Algorithmen: Lineare Regression, Entscheidungsbäume, SVM
  • Aufbau und Training neuronaler Netze mit tch-rs (Anbindung an PyTorch) und burn
  • Arbeit mit Daten: Laden, Vorverarbeitung und Augmentierung mit polars und csv
  • Serialisierung von Modellen, deren Deployment und Optimierung für die Produktion
  • Parallele Berechnungen und GPU-Beschleunigung mit Rust
  • Praktische Projekte: von Bilderkennung bis zu Zeitreihen


Besonderheiten des Buches:

  • Alle Codebeispiele sind auf GitHub verfügbar und voll funktionsfähig
  • Schritt-für-Schritt-Anleitungen mit Erläuterung jedes Schritts
  • Leistungsvergleich Rust vs. Python bei ML-Aufgaben
  • Tipps zur Auswahl von Crates und zur Anwendungsarchitektur


Das Buch ist in lebendiger Sprache verfasst und eignet sich sowohl für Rust-Neulinge (mit grundlegenden Syntaxkenntnissen) als auch für erfahrene Programmierer. Nach der Lektüre werden Sie in der Lage sein, schnelle, sichere und effiziente ML-Systeme zu erstellen, die für den Einsatz in realen Projekten bereit sind.



Eine ideale Ergänzung für Ihre Bibliothek, wenn Sie Ihre Fähigkeiten im maschinellen Lernen mit Rust auf ein neues Niveau heben möchten.

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