मशीन लर्निंग और Kotlin: एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका

पुस्तक «मशीन लर्निंग और Kotlin» — यह रूसी भाषा में पहली व्यावहारिक मार्गदर्शिका है, जो दिखाती है कि Python में कोड लिखने की आवश्यकता के बिना, Kotlin और JVM इकोसिस्टम का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल कैसे बनाएं। लेखक — एलेक्सी वोरोनोव, Senior ML Engineer और Kotlin उत्साही, औद्योगिक Kotlin अनुप्रयोगों में ML के एकीकरण का अपना बहु-वर्षीय अनुभव साझा करते हैं।

यह पुस्तक किस बारे में है?

पुस्तक Kotlin पर डेटा और मॉडल के साथ काम करने के पूरे चक्र को कवर करती है:

• मशीन लर्निंग की मूल बातें — लीनियर रिग्रेशन, डिसीज़न ट्री, SVM, क्लस्टरिंग। सिद्धांत और तुरंत Kotlin में कोड।
• JVM पर ML के लिए लाइब्रेरीज़ — KotlinDL (Kotlin के लिए Keras का एनालॉग), Smile (सांख्यिकी और ML), DeepLearning4J (न्यूरल नेटवर्क) का विस्तृत विश्लेषण। प्रदर्शन तुलना।
• डेटा के साथ काम करना — Kotlin लाइब्रेरीज़ (kravis, lets-plot) का उपयोग करके लोड करना, साफ करना, विज़ुअलाइज़ करना। Pandas की आवश्यकता नहीं है।
• डीप लर्निंग — कन्वोल्यूशनल और रिकरंट न्यूरल नेटवर्क, ट्रांसफॉर्मर। उदाहरण: छवि वर्गीकरण, टेक्स्ट विश्लेषण।
• प्रोडक्शन में ML — मॉडल को REST API (Ktor, Spring Boot) में पैकेज करना, ONNX में निर्यात करना, MLflow के साथ काम करना।
• ML के लिए Kotlin Multiplatform — Android, iOS और सर्वर पर मॉडल चलाना।

यह पुस्तक किसके लिए है?

• Java/Kotlin डेवलपर्स, जो अपने प्रोजेक्ट्स में मशीन लर्निंग लागू करना चाहते हैं, लेकिन Python और उसके फ्रेमवर्क सीखना नहीं चाहते।
• Data Scientist, जो प्रोडक्शन कोड के विकल्प के रूप में Kotlin सीखना चाहते हैं।
• छात्र और शिक्षक, जो JVM पर ML का अध्ययन कर रहे हैं।

पढ़ने के बाद आप क्या सीखेंगे?

• सरल रिग्रेशन से लेकर GPT-जैसे मॉडल तक, कार्य के लिए उपयुक्त लाइब्रेरी कैसे चुनें।
• Python के बिना डेटा कैसे पढ़ें और संसाधित करें (CSV, JSON, Parquet, डेटाबेस)।
• KotlinDL पर 10 लाइनों के कोड में न्यूरल नेटवर्क कैसे बनाएं।
• JVM के लिए मॉडल को कैसे ऑप्टिमाइज़ करें और CUDA के माध्यम से GPU का उपयोग करें।
• Ktor पर माइक्रोसर्विस में मॉडल कैसे तैनात करें और फ्रंटएंड से कनेक्ट करें।

ML के लिए Kotlin क्यों?

Kotlin — एक स्टैटिकली टाइप की गई भाषा है जो JVM पर चलती है। यह Python की संक्षिप्तता को Java के प्रदर्शन के साथ जोड़ती है। ML के लिए Kotlin का उपयोग करके, आप प्राप्त करते हैं:

• एकीकृत तकनीकी स्टैक (बैकएंड + ML + मोबाइल ऐप्स)।
• कंपाइलेशन चरण में कम टाइप एरर।
• उच्च निष्पादन गति (JIT-कंपाइलेशन)।
• मौजूदा बुनियादी ढांचे (Spring, Ktor, Gradle) के साथ आसान एकीकरण।

पुस्तक में 50 से अधिक व्यावहारिक उदाहरण हैं, जो चलाने के लिए तैयार हैं। स्रोत कोड GitHub पर उपलब्ध है। यह शुरुआती और अनुभवी ML इंजीनियरों दोनों के लिए उपयुक्त है।

प्रारूप: PDF, EPUB। पृष्ठ संख्या: 480 पृष्ठ।