Maschinelles Lernen und Kotlin: Ein praktischer Leitfaden

Dieses Buch ist der erste praktische Leitfaden seiner Art, der die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens mit der Eleganz und Sicherheit der Sprache Kotlin vereint. Wenn Sie ein JVM-Entwickler sind und moderne ML-Algorithmen implementieren möchten, ohne auf Python umzusteigen, wird dieses Buch Ihr unverzichtbarer Begleiter sein.

Der Autor, Alexey Sokolov, ein erfahrener Softwareentwickler, führt den Leser Schritt für Schritt von den grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens bis zur Erstellung vollständiger production-ready Modelle. Sie lernen, native Kotlin-Bibliotheken zu verwenden: KotlinDL (Deep Learning von JetBrains), Smile (statistisches Lernen) und DL4J (Deep-Learning-Ökosystem auf der JVM).

Was Sie lernen werden:

• Datenaufbereitung: Arbeiten mit DataFrame, Bereinigung, Normalisierung und Visualisierung (Kotlin for Spark, PlotlyKotlin).
• Lineare Regression, Entscheidungsbäume und Random Forest – Implementierung von Grund auf und mit Bibliotheken.
• Deep Learning: Neuronale Netze, Convolutional- und Recurrent-Architekturen (KotlinDL, TensorFlow Java).
• Natürliche Sprachverarbeitung: Tokenisierung, TF-IDF, Textklassifikation (Kotlin-NLP).
• Laden und Exportieren von Modellen: ONNX, PMML, TensorFlow SavedModel.
• Bereitstellung eines ML-Modells als REST-Dienst (Ktor, Micronaut).
• Arbeit mit GPU über CUDA-Bindings für die JVM.

Für wen dieses Buch gedacht ist:

• Kotlin-Entwickler, die Data Science erlernen möchten, ohne Python zu studieren.
• Java-Programmierer, die zu Kotlin wechseln und praktische ML-Beispiele suchen.
• Studenten und Forscher, die sich für die Anwendung von ML auf der JVM-Plattform interessieren.

Das Buch enthält über 50 fertige Projekte und Übungen mit offenem Quellcode. Alle Beispiele stehen zum Download bereit und wurden mit den neuesten Bibliotheksversionen getestet. Sie beginnen mit einer einfachen linearen Regression zur Vorhersage von Immobilienpreisen und enden mit der Erstellung eines Chatbots mit einem NLP-Modul in Kotlin.

Besonderes Augenmerk wird auf die Leistung gelegt: Der Autor vergleicht die Trainingsgeschwindigkeit von Modellen in Kotlin vs. Python (scikit-learn) und zeigt, wie man Code mit Koroutinen und Multithreading optimiert. Sie erfahren auch, wie Sie Kotlin-Modelle in eine Microservice-Architektur integrieren und Apache Kafka für Streaming-ML nutzen.

Unabhängig davon, ob Sie an einem Startup oder einem Unternehmensprojekt arbeiten – Kotlin und maschinelles Lernen werden neue Horizonte eröffnen. Greifen Sie zum Buch und beginnen Sie noch heute mit der Entwicklung intelligenter Anwendungen!