मशीन लर्निंग और C++: एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका

पुस्तक «मशीन लर्निंग और C++» अपनी तरह की पहली व्यावहारिक मार्गदर्शिका है, जो दिखाती है कि Python का उपयोग किए बिना शुद्ध C++ पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को कैसे लागू किया जाए। ML पर अधिकांश पुस्तकों के विपरीत, जो Python और उसकी लाइब्रेरीज़ पर केंद्रित हैं, यह संस्करण उच्च प्रदर्शन, निम्न-स्तरीय नियंत्रण और मौजूदा C++ प्रोजेक्ट्स में मॉडलों को एम्बेड करने पर ध्यान केंद्रित करता है।

यह पुस्तक किस बारे में है?

लेखक चरण-दर-चरण पाठक को मशीन लर्निंग की बुनियादी अवधारणाओं से लेकर अपने स्वयं के न्यूरल नेटवर्क बनाने तक ले जाता है। आप सीखेंगे कि कैसे:

• मैट्रिक्स के साथ काम करने के लिए Eigen लाइब्रेरी का उपयोग करके लीनियर और लॉजिस्टिक रिग्रेशन लागू करें;
• बाहरी निर्भरता के बिना डिसीज़न ट्री और रैंडम फ़ॉरेस्ट बनाएं;
• इमेज प्रीप्रोसेसिंग और फीचर निष्कर्षण के लिए OpenCV का उपयोग करें;
• पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल लोड करने और चलाने के लिए TensorFlow C++ API को एकीकृत करें;
• मल्टीथ्रेडिंग (OpenMP) और SIMD निर्देशों के साथ कोड को अनुकूलित करें;
• प्रशिक्षित मॉडलों को प्रोडक्शन में तैनात करें — एम्बेडेड सिस्टम से लेकर उच्च-लोड सर्वर तक।

यह पुस्तक किसके लिए है?

• C++ डेवलपर्स जो अपने टूलकिट में ML जोड़ना चाहते हैं;
• उच्च-प्रदर्शन प्रणालियों (रोबोटिक्स, फाइनेंस, गेम्स, IoT) पर काम करने वाले इंजीनियर;
• छात्र और शोधकर्ता जो 'ब्लैक बॉक्स' के बिना ML एल्गोरिदम की आंतरिक कार्यप्रणाली को समझना चाहते हैं;
• वे सभी जो Python से थक चुके हैं और मशीन लर्निंग के लिए तेज़ और अधिक पूर्वानुमानित समाधान ढूंढ रहे हैं।

पढ़ने के बाद आप क्या सीखेंगे?

• शुरुआत से अपनी स्वयं की मशीन लर्निंग लाइब्रेरी कैसे लिखें;
• C++ की विशेषताओं (स्मार्ट पॉइंटर्स, मूव-सिमैंटिक्स, STL कंटेनर) का उपयोग करके बड़ी मात्रा में डेटा के साथ कुशलतापूर्वक कैसे काम करें;
• ML एल्गोरिदम को कैसे प्रोफाइल और तेज़ करें: कैश-ऑप्टिमाइज़ेशन से लेकर CUDA के माध्यम से GPU कंप्यूटेशन तक;
• C++ ML मॉडल को वेब एप्लिकेशन (REST API के माध्यम से) या मोबाइल एप्लिकेशन (JNI के माध्यम से) में कैसे एकीकृत करें;
• वास्तविक उदाहरण: लॉग में एनोमली डिटेक्शन, स्टॉक मूल्य पूर्वानुमान, Raspberry Pi पर इमेज क्लासिफिकेशन।

पुस्तक में डाउनलोड के लिए उपलब्ध 50 से अधिक तैयार कोड उदाहरण हैं। सभी उदाहरण Linux, macOS और Windows पर GCC और Clang पर परीक्षण किए गए हैं। लेखक आधुनिक C++17/20 मानक का उपयोग करता है, जो कोड को प्रासंगिक और सुरक्षित बनाता है।

यदि आप Python की सीमाओं से बाहर निकलना चाहते हैं और वास्तव में तेज़ और कॉम्पैक्ट ML समाधान बनाना सीखना चाहते हैं — तो यह पुस्तक आपके लिए है।