Apprentissage automatique et Kotlin. Guide pratique

Le livre « Apprentissage automatique et Kotlin » est le premier guide pratique du genre qui comble le fossé entre le monde de la Data Science et le développement JVM moderne. Si vous êtes un développeur Kotlin qui souhaite intégrer l'apprentissage automatique dans ses projets, mais ne souhaite pas passer à Python, ce livre est fait pour vous.

De quoi parle ce livre

Le livre est construit comme un voyage étape par étape, des concepts de base du ML au déploiement de modèles prêts en production. Vous commencerez par l'installation de l'environnement et la découverte des bibliothèques, et vous terminerez par un service REST complet sur Ktor qui prédit les prix de l'immobilier.

Ce que vous apprendrez

• Comment configurer un projet Kotlin pour la Data Science (Gradle, Kotlin DSL, Jupyter Notebooks)
• Les bases de la régression linéaire, des arbres de décision et des méthodes d'ensemble en Kotlin
• Le travail avec les bibliothèques DeepLearning4J et DJL (Deep Java Library) pour l'apprentissage profond
• Le traitement et la visualisation des données avec les frameworks Kotlin (Kravis, Smile)
• La construction de réseaux de neurones pour la classification d'images et de texte
• L'intégration de modèles ML dans des microservices sur Ktor
• L'optimisation des performances des modèles en utilisant le GPU via JVM
• Les tests, le monitoring et les expériences A/B avec des modèles ML

À qui s'adresse ce livre

• Développeurs backend Kotlin qui souhaitent ajouter des fonctionnalités ML à leurs applications
• Développeurs Android intéressés par l'apprentissage automatique sur appareil
• Data Scientists souhaitant passer de Python à Kotlin pour les systèmes de production
• Étudiants apprenant l'apprentissage automatique sur la pile JVM

Pourquoi Kotlin ?

Kotlin n'est pas seulement un langage pour Android. Grâce à sa compatibilité totale avec Java, à son coût d'abstraction nul et à son système de types puissant, il devient un excellent choix pour la Data Science. Vous bénéficierez de la sécurité des types à la compilation, d'une syntaxe concise et de l'accès à tout l'écosystème des bibliothèques Java (DL4J, ND4J, Apache Spark MLlib).

Exemples du livre

Chaque chapitre contient du code fonctionnel que vous pouvez exécuter immédiatement. Par exemple, vous écrirez :

• Un modèle de prévision des ventes basé sur des données historiques
• Un classifieur de sentiment de textes en Kotlin + DJL
• Un service de reconnaissance de chiffres manuscrits (MNIST) sur Ktor
• Un pipeline pour le traitement de données en streaming avec Kafka et ML

Le livre « Apprentissage automatique et Kotlin » est votre pont entre le monde de la programmation pure et le monde de l'intelligence artificielle. Commencez à construire des applications intelligentes dès aujourd'hui !