Apprentissage automatique et C++ : guide pratique

Le livre « Apprentissage automatique et C++ » est le premier guide pratique en son genre, qui montre comment implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique en C++ pur sans utiliser Python. Contrairement à la plupart des livres sur le ML, orientés vers Python et ses bibliothèques, cet ouvrage se concentre sur les hautes performances, le contrôle de bas niveau et l'intégration de modèles dans des projets C++ existants.

De quoi parle ce livre ?

L'auteur guide le lecteur pas à pas, des concepts de base de l'apprentissage automatique jusqu'à la création de ses propres réseaux de neurones. Vous apprendrez comment :

• Implémenter la régression linéaire et logistique à l'aide de la bibliothèque Eigen pour le travail avec les matrices ;
• Construire des arbres de décision et des forêts aléatoires sans dépendances externes ;
• Utiliser OpenCV pour le prétraitement d'images et l'extraction de caractéristiques ;
• Intégrer TensorFlow C++ API pour charger et exécuter des modèles pré-entraînés ;
• Optimiser le code avec le multithreading (OpenMP) et les instructions SIMD ;
• Déployer des modèles entraînés en production — des systèmes embarqués aux serveurs à forte charge.

À qui s'adresse ce livre ?

• Développeurs C++ souhaitant ajouter le ML à leur boîte à outils ;
• Ingénieurs travaillant sur des systèmes performants (robotique, finance, jeux, IoT) ;
• Étudiants et chercheurs désireux de comprendre le fonctionnement interne des algorithmes de ML sans « boîtes noires » ;
• Tous ceux qui en ont assez de Python et recherchent des solutions plus rapides et plus prévisibles pour l'apprentissage automatique.

Qu'allez-vous apprendre après la lecture ?

• Comment écrire votre propre bibliothèque d'apprentissage automatique à partir de zéro ;
• Comment travailler efficacement avec de grands volumes de données en utilisant les spécificités du C++ (pointeurs intelligents, sémantique de déplacement, conteneurs STL) ;
• Comment profiler et accélérer les algorithmes de ML : de l'optimisation du cache aux calculs GPU via CUDA ;
• Comment intégrer des modèles de ML en C++ dans des applications web (via REST API) ou des applications mobiles (via JNI) ;
• Exemples concrets : détection d'anomalies dans les logs, prédiction des cours boursiers, classification d'images sur Raspberry Pi.

Le livre contient plus de 50 exemples de code prêts à l'emploi, disponibles en téléchargement. Tous les exemples sont testés avec GCC et Clang sous Linux, macOS et Windows. L'auteur utilise le standard moderne C++17/20, rendant le code actuel et sûr.

Si vous souhaitez dépasser les limites de Python et apprendre à créer des solutions ML vraiment rapides et compactes, ce livre est fait pour vous.