Apprentissage automatique et C++ : des algorithmes à la production

Le livre « Apprentissage automatique et C++ » est un guide pratique unique qui comble le fossé entre le monde de la Data Science et la programmation système haute performance. Contrairement à la plupart des livres axés sur Python, cet ouvrage se concentre sur l'implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ — un langage qui offre un contrôle maximal sur la mémoire, la vitesse d'exécution et les ressources.

De quoi parle ce livre ?

L'auteur guide progressivement le lecteur des bases de l'algèbre linéaire et des statistiques jusqu'à la construction de pipelines ML complets. Vous apprendrez comment :

• Implémenter des algorithmes à partir de zéro : régression linéaire et logistique, machines à vecteurs de support (SVM), arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting ;
• Construire un réseau de neurones feedforward et des architectures convolutionnelles en C++ sans frameworks externes ;
• Optimiser le code à l'aide d'instructions SIMD, de multithreading (OpenMP, std::thread) et de gestion du cache mémoire ;
• Intégrer des modèles dans des projets C++ existants (jeux, robotique, serveurs à forte charge) ;
• Utiliser les bibliothèques Eigen, Dlib, Shark et l'API TensorFlow C++ pour accélérer le développement.

À qui s'adresse ce livre ?

• Développeurs C++ qui souhaitent intégrer l'apprentissage automatique dans leurs projets sans perte de performance ;
• Data Scientists désireux de passer du prototypage en Python aux solutions de production en C++ ;
• Étudiants en filières techniques étudiant à la fois la programmation et le ML ;
• Ingénieurs en systèmes embarqués et robotique, où chaque cycle de processeur compte.

Qu'allez-vous apprendre ?

• Comment organiser correctement les données pour l'apprentissage en C++ (matrices, structures creuses, pipelines) ;
• Les principes de fonctionnement de la descente de gradient, de la rétropropagation de l'erreur et de la régularisation — avec une implémentation complète du code ;
• Les méthodes d'évaluation de la qualité des modèles (validation croisée, métriques) sans quitter l'environnement C++ ;
• Les techniques de sérialisation des modèles entraînés pour leur chargement en runtime ;
• Des cas concrets : prévision de séries temporelles, classification de textes, traitement d'images.

Le livre contient plus de 50 listings de code prêts à être compilés et des exercices pour consolider les connaissances. Tous les exemples ont été testés sur GCC et Clang sous Linux et Windows. Ce n'est pas un ouvrage de référence — c'est un guide pratique qui vous aidera à créer des systèmes ML rapides et fiables en C++.

Idéal pour ceux qui connaissent déjà les bases du C++ et souhaitent appliquer l'apprentissage automatique dans des projets réels avec des exigences strictes en matière de vitesse et de mémoire.