मशीन लर्निंग और Kotlin: विचार से प्रोडक्शन मॉडल तक

यदि आप Kotlin डेवलपर हैं और Python पर स्विच किए बिना मशीन लर्निंग सीखना चाहते हैं, तो यह पुस्तक आपके लिए है। दस वर्षों के अनुभव वाले प्रैक्टिसिंग इंजीनियर दिमित्री वोल्कोव दिखाते हैं कि कैसे JVM की मूल भाषा में, Kotlin इकोसिस्टम की पूरी शक्ति और लोकप्रिय Python लाइब्रेरीज़ के साथ संगतता का उपयोग करके पूर्ण ML सिस्टम बनाए जाएं।

पुस्तक चार तार्किक भागों में विभाजित है:

• Kotlin पर ML की मूल बातें — शुद्ध Kotlin पर उदाहरणों के साथ गणितीय उपकरण (रैखिक बीजगणित, सांख्यिकी, ऑप्टिमाइज़ेशन)। आप सीखेंगे कि बाहरी निर्भरताओं के बिना लीनियर रिग्रेशन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन और k-निकटतम पड़ोसी विधि को कैसे लागू किया जाए।



• लाइब्रेरीज़ और उपकरण — Koma (मैट्रिक्स गणना), KotlinDL (JetBrains से न्यूरल नेटवर्क), DeepLearning4J (औद्योगिक Deep Learning) और Java API के माध्यम से TensorFlow के साथ एकीकरण में गहन अध्ययन। आप पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल लोड करना और उन्हें अपने कार्यों के लिए फिर से प्रशिक्षित करना सीखेंगे।



• Python इकोसिस्टम के साथ एकीकरण — ProcessBuilder के माध्यम से Python स्क्रिप्ट चलाना, प्रोटोटाइपिंग के लिए Jupyter Notebooks का उपयोग और Kotlin कोड से सीधे PyTorch और TensorFlow मॉडल के साथ निर्बाध कार्य के लिए DJL (Deep Java Library) का अनुप्रयोग।



• Production ML सिस्टम — डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन बनाना, PMML और ONNX प्रारूपों में मॉडल सीरियलाइज़ेशन, Spring Boot के माध्यम से डिप्लॉयमेंट, डेटा ड्रिफ्ट मॉनिटरिंग और रीयल-टाइम में मॉडल का A/B परीक्षण।

व्यावहारिक मामलों पर विशेष ध्यान दिया गया है:

• Kotlin पर NLP का उपयोग करके टेक्स्ट समीक्षाओं का वर्गीकरण
• रिकरंट नेटवर्क के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान (बिक्री, ट्रैफ़िक)
• सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग पर आधारित अनुशंसा प्रणाली
• सर्वर लॉग में विसंगति का पता लगाना
• कंप्यूटर विज़न: KotlinDL के साथ छवि वर्गीकरण

सभी उदाहरण रिपॉजिटरी में उपलब्ध कार्यशील कोड के साथ हैं। आप न केवल मॉडल प्रशिक्षित करना सीखेंगे, बल्कि उन्हें वास्तविक अनुप्रयोगों में शामिल करना भी सीखेंगे - Android से लेकर सर्वर माइक्रोसर्विसेज तक। यह पुस्तक उन डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है जो Kotlin और Java की मूल बातों से परिचित हैं, लेकिन ML के क्षेत्र में पूर्व ज्ञान की आवश्यकता नहीं है। उन लोगों के लिए जो Data Science की आधुनिक क्षमताओं का त्याग किए बिना JVM इकोसिस्टम में बने रहना चाहते हैं।

अंत में, आपका एक व्यापक प्रोजेक्ट इंतज़ार कर रहा है: ग्राहक छूट की भविष्यवाणी के लिए ML सेवा बनाना - डेटा संग्रह से लेकर Ktor और Kafka का उपयोग करके Kubernetes में डिप्लॉयमेंट तक। आपको Kotlin पर अपने स्वयं के ML उत्पाद बनाने के लिए एक तैयार टेम्पलेट मिलेगा।

पुस्तक हार्डकवर में प्रकाशित है, इसमें 400 से अधिक पृष्ठ, 80+ चित्र और वीडियो ट्यूटोरियल के लिए QR कोड हैं। उन लोगों के लिए आदर्श विकल्प जो उस भाषा में मशीन लर्निंग लिखना चाहते हैं जिसे वे जानते और पसंद करते हैं।