मशीन लर्निंग और Go (Golang): मूल बातों से प्रोडक्शन तक

यह पुस्तक Go भाषा में मशीन लर्निंग सिस्टम बनाने के लिए रूसी भाषा में पहली व्यावहारिक मार्गदर्शिका है। यदि आप एक Go-डेवलपर हैं जो अपने प्रोजेक्ट्स में ML को शामिल करना चाहते हैं, या एक data scientist हैं जो प्रोडक्शन के लिए एक कुशल और विश्वसनीय भाषा में रुचि रखते हैं, तो यह पुस्तक आपके लिए है।

पुस्तक किस बारे में है

पुस्तक Go पर मशीन लर्निंग के साथ काम करने के पूरे चक्र को कवर करती है: डेटा संग्रह और प्रीप्रोसेसिंग से, मॉडल निर्माण (लीनियर रिग्रेशन, डिसीज़न ट्री, न्यूरल नेटवर्क) से लेकर माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर में उनकी तैनाती तक। विशेष ध्यान दिया गया है:

• लाइब्रेरीज़ और फ्रेमवर्क: golearn, Gorgonia, gonum, tfgo (Go के लिए TensorFlow);
• चैनल्स (channels) और गोरूटीन्स का उपयोग करके बड़ी मात्रा में डेटा प्रोसेसिंग;
• बाहरी ML-सेवाओं (TensorFlow Serving, ONNX Runtime) के साथ एकीकरण;
• मॉडल के लिए REST/gRPC API का निर्माण;
• ML-सिस्टम का परीक्षण, मॉनिटरिंग और A/B-परीक्षण।

यह पुस्तक किसके लिए है

• Go-डेवलपर्स जो अपने स्टैक में मशीन लर्निंग जोड़ना चाहते हैं;
• Data scientists जो Python से अधिक कुशल Go पर स्विच करना चाहते हैं;
• DevOps-इंजीनियर्स जो ML-मॉडल की तैनाती के लिए जिम्मेदार हैं;
• मशीन लर्निंग पाठ्यक्रमों के छात्र और शिक्षक।

आप क्या सीखेंगे

• Go पर किसी विशिष्ट ML-कार्य के लिए उपयुक्त उपकरण कैसे चुनें;
• रिग्रेशन, क्लासिफिकेशन और क्लस्टरिंग मॉडल कैसे बनाएं और प्रशिक्षित करें;
• हाईलोड और कम विलंबता के लिए मॉडल को कैसे अनुकूलित करें;
• मौजूदा Go-सर्विस (उदाहरण के लिए, Gin या Echo फ्रेमवर्क पर) में मॉडल को कैसे एकीकृत करें;
• Python और Go के बीच मॉडल स्थानांतरित करने के लिए ONNX का उपयोग कैसे करें;
• ML-घटकों के लिए unit-टेस्ट कैसे लिखें और मॉडल संस्करणों (DVC, Git LFS) का प्रबंधन कैसे करें।

ML के लिए Go क्यों?

Go C/C++ की कार्यक्षमता को Python की सरलता के साथ जोड़ता है। यह प्रोडक्शन के लिए आदर्श है: स्टैटिक टाइपिंग, तेज़ कंपाइलेशन, अंतर्निहित समवर्ती समर्थन। पुस्तक में दिखाया गया है कि ये लाभ स्केलेबल और विश्वसनीय ML-सिस्टम बनाने में कैसे मदद करते हैं।

पुस्तक से उदाहरण

अध्याय 5 में, आप सहयोगी फ़िल्टरिंग के आधार पर एक अनुशंसा सेवा लागू करेंगे - CSV से डेटा लोड करने से लेकर Kubernetes के साथ Docker में तैनाती तक। पूरा कोड और परीक्षण रिपॉजिटरी में उपलब्ध हैं।

यह पुस्तक Go (सिंटैक्स, स्ट्रक्चर, इंटरफ़ेस) और मशीन लर्निंग की मूल बातों (फीचर्स, मेट्रिक्स, ओवरफिटिंग क्या हैं) के बुनियादी ज्ञान वाले पाठकों के लिए है।