Maschinelles Lernen und C++: Ein praktischer Leitfaden

Das Buch „Maschinelles Lernen und C++“ ist ein praktischer Leitfaden für Entwickler, die die Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens in der Sprache C++ erlernen möchten. Im Gegensatz zu Python, wo die meisten Bibliotheken bereits einsatzbereit sind, erfordert C++ ein tiefes Verständnis sowohl der mathematischen Grundlagen als auch der Besonderheiten der Sprache. Dieses Buch schließt diese Lücke, indem es dem Leser einen klaren Weg von grundlegenden Konzepten bis zur Erstellung leistungsstarker Modelle bietet.

Worum geht es in diesem Buch

Das Buch deckt den gesamten Zyklus der Arbeit mit maschinellem Lernen in C++ ab:

• Grundlagen der linearen Algebra und Statistik — das notwendige Minimum zum Verständnis der Algorithmen, mit Beispielen in C++ (Arbeit mit Matrizen, Vektoren, Berechnung der Kovarianz).
• Lineare Regression und logistische Regression — Implementierung von Grund auf unter Verwendung des Gradientenabstiegs, L1/L2-Regularisierung.
• Support Vector Machines (SVM) — Aufbau eines Klassifikators, Arbeit mit Kernen, Optimierung mittels SMO.
• Entscheidungsbäume und Random Forest — Implementierung von CART, Ensemble-Methoden, Bekämpfung von Overfitting.
• Neuronale Netze — vom Perzeptron bis zu mehrschichtigen Netzen, Backpropagation, Verwendung der Bibliotheken Eigen und Dlib.
• Clusteranalyse — K-Means, DBSCAN, hierarchisches Clustering.
• Datenverarbeitung — Laden von CSV, Normalisierung, One-Hot-Encoding, Umgang mit fehlenden Werten.
• Leistungsoptimierung — Parallelisierung (OpenMP), SIMD-Instruktionen, Code-Profiling.

Für wen ist dieses Buch

Das Buch richtet sich an:

• C++-Entwickler, die maschinelles Lernen in ihre Projekte integrieren möchten (Robotik, Spiele, Finanzsysteme, IoT).
• Data-Science-Spezialisten, die von Python zu C++ wechseln möchten, um die Geschwindigkeit ihrer Modelle zu erhöhen.
• Studenten technischer Fachrichtungen, die sowohl maschinelles Lernen als auch hardwarenahe Programmierung erlernen.

Was Sie lernen werden

Nach der Lektüre des Buches werden Sie in der Lage sein:

• Die wichtigsten Algorithmen des maschinellen Lernens in C++ ohne Verwendung von Drittanbieter-Bibliotheken selbstständig zu implementieren.
• Zu verstehen, wie gängige Frameworks (TensorFlow, PyTorch) auf der Ebene der C++ API funktionieren.
• Code für die Arbeit mit großen Datenmengen zu optimieren und Modelle in reale Anwendungen einzubetten.
• C++-Code über pybind11 für hybride Projekte in Python zu integrieren.

Jedes Kapitel enthält fertige Codebeispiele, die kompiliert und ausgeführt werden können. Das Buch ist in einfacher Sprache mit Fokus auf Praxis, nicht auf Theorie, geschrieben. Alle Algorithmen wurden an realen Datensätzen (UCI, Kaggle) getestet.

Dies ist nicht nur eine Übersetzung eines Lehrbuchs über maschinelles Lernen in C++, sondern eine eigenständige Publikation, die die Besonderheiten der Sprache berücksichtigt: Speicherverwaltung, Templates, STL, Multithreading. Sie werden lernen, nicht nur funktionierenden, sondern auch effizienten Code zu schreiben.