Maschinelle Lernrezepte in Kotlin

Einleitung

Das Buch „Kotlin ML Recipes“ (Autor: Ajay Balamurugadas, 2022, 280 Seiten) ist eine Sammlung praktischer Lösungen für Machine-Learning-Aufgaben, die in der Sprache Kotlin implementiert sind. Im Gegensatz zu vielen auf Python ausgerichteten Büchern füllt diese Ausgabe eine Nische für Entwickler, die im JVM-Ökosystem arbeiten und Kotlin aufgrund seiner Prägnanz, Sicherheit und Kompatibilität mit Java bevorzugen. Das Buch erschien im Apress-Verlag und richtet sich an Ingenieure, die ML-Modelle direkt in Production-Code integrieren möchten, ohne auf andere Sprachen umsteigen zu müssen.

Worum es in dem Buch geht

„Kotlin ML Recipes“ ist kein theoretisches Lehrbuch über Statistik oder Algorithmen, sondern ein praktischer Leitfaden im Format von „Rezepten“ (recipes). Jedes Kapitel enthält konkrete Aufgaben, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und fertigen Code. Der Autor deckt den gesamten Datenzyklus ab: vom Laden und Vorverarbeiten bis zum Trainieren von Modellen, Evaluieren und Deployment. Zu den Hauptthemen gehören:

• Arbeit mit Kotlin-Bibliotheken für ML (Koma, Smile, KotlinDL, Deep Learning for JVM);
• Integration mit gängigen Java-Frameworks (Weka, Deeplearning4j, TensorFlow Java);
• Klassische Algorithmen: lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, SVM;
• Neuronale Netze und Deep Learning mit KotlinDL;
• Textverarbeitung und NLP (Tokenisierung, TF-IDF, Word2Vec);
• Bildverarbeitung und Convolutional Networks;
• Modellserialisierung und Export nach ONNX;
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