प्रैक्टिकल MNIST विथ Kotlin

परिचय

पुस्तक «Practical MNIST with Kotlin» (लेखक — M. Nakamura, 2020, 180 पृष्ठ) Kotlin भाषा में हस्तलिखित अंकों को पहचानने के लिए neural network बनाने का एक अनूठा व्यावहारिक मार्गदर्शिका है। अधिकांश शैक्षिक सामग्रियों के विपरीत, जो Python पर केंद्रित हैं, यह पुस्तक JVM ecosystem में काम करने वाले और बिना दूसरी भाषा में जाए machine learning सीखने के इच्छुक डेवलपर्स के लिए एक अंतर भरती है।

पुस्तक किस बारे में है

यह पुस्तक Kotlin का उपयोग करके क्लासिक MNIST समस्या (हस्तलिखित अंकों की पहचान) को हल करने पर केंद्रित है। लेखक पाठक को environment सेटअप से लेकर fully connected neural network के निर्माण और प्रशिक्षण तक क्रमिक रूप से ले जाता है। मुख्य ध्यान व्यावहारिक कार्यान्वयन पर है: कोड का विश्लेषण, गणितीय आधार (gradient descent, backpropagation) और परिणामों का visualization। सभी उदाहरण बिना किसी तृतीय-पक्ष deep learning library के शुद्ध Kotlin में लिखे गए हैं, जिससे neural network के आंतरिक तंत्र को गहराई से समझा जा सकता है।

यह पुस्तक किसके लिए है

यह पुस्तक उन डेवलपर्स के लिए है जो Kotlin की मूल बातें (syntax, OOP, functional programming) से पहले से परिचित हैं और machine learning सीखना चाहते हैं। यह निम्नलिखित के लिए उपयोगी होगी:

• Android डेवलपर्स जो मोबाइल ऐप्स में ML models को शामिल करना चाहते हैं;
• Java/Kotlin प्रोग्रामर जो Data Science क्षेत्र में आ रहे हैं;
• तकनीकी विषयों के छात्र जो व्यावहारिक रूप से neural networks सीख रहे हैं।