मशीन लर्निंग और Kotlin: एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका

यह पुस्तक अपनी तरह की पहली व्यावहारिक मार्गदर्शिका है, जो मशीन लर्निंग की शक्ति को Kotlin भाषा की सुंदरता और सुरक्षा के साथ जोड़ती है। यदि आप JVM पर डेवलपर हैं और Python पर स्विच किए बिना आधुनिक ML एल्गोरिदम लागू करना चाहते हैं, तो यह पुस्तक आपका अपरिहार्य सहायक बन जाएगी।

लेखक, एलेक्सी सोकोलोव, एक अनुभवी सॉफ्टवेयर इंजीनियर, पाठक को मशीन लर्निंग की बुनियादी अवधारणाओं से लेकर पूर्ण production-ready मॉडल बनाने तक क्रमिक रूप से मार्गदर्शन करते हैं। आप मूल Kotlin लाइब्रेरीज़ का उपयोग करना सीखेंगे: KotlinDL (JetBrains द्वारा डीप लर्निंग), Smile (सांख्यिकीय लर्निंग) और DL4J (JVM पर डीप लर्निंग इकोसिस्टम)।

आप क्या सीखेंगे:

• डेटा कैसे तैयार करें: DataFrame के साथ काम करना, सफाई, सामान्यीकरण और विज़ुअलाइज़ेशन (Kotlin for Spark, PlotlyKotlin)।
• लीनियर रिग्रेशन, डिसीज़न ट्री और रैंडम फ़ॉरेस्ट – शुरू से और लाइब्रेरीज़ पर कार्यान्वयन।
• डीप लर्निंग: न्यूरल नेटवर्क, कन्वोल्यूशनल और रिकरंट आर्किटेक्चर (KotlinDL, TensorFlow Java)।
• नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग: टोकनाइज़ेशन, TF-IDF, टेक्स्ट वर्गीकरण (Kotlin-NLP)।
• मॉडल लोड करना और एक्सपोर्ट करना: ONNX, PMML, TensorFlow SavedModel।
• ML मॉडल को REST-सर्विस के रूप में तैनात करना (Ktor, Micronaut)।
• JVM के लिए CUDA-बाइंडिंग के माध्यम से GPU के साथ काम करना।

यह पुस्तक किसके लिए है:

• Kotlin डेवलपर्स जो Python सीखे बिना Data Science में महारत हासिल करना चाहते हैं।
• Java प्रोग्रामर जो Kotlin पर स्विच कर रहे हैं और ML के व्यावहारिक उदाहरण खोज रहे हैं।
• छात्र और शोधकर्ता जो JVM प्लेटफॉर्म पर ML के अनुप्रयोग में रुचि रखते हैं।

पुस्तक में ओपन-सोर्स कोड के साथ 50 से अधिक तैयार प्रोजेक्ट और अभ्यास शामिल हैं। सभी उदाहरण डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं और लाइब्रेरीज़ के नवीनतम संस्करणों पर परीक्षण किए गए हैं। आप आवास की कीमतों की भविष्यवाणी के लिए सरल लीनियर रिग्रेशन से शुरुआत करेंगे और Kotlin पर NLP मॉड्यूल के साथ चैट-बॉट बनाकर समाप्त करेंगे।

प्रदर्शन पर विशेष ध्यान दिया गया है: लेखक Kotlin बनाम Python (scikit-learn) पर मॉडल प्रशिक्षण की गति की तुलना करता है और दिखाता है कि कोरूटीन और मल्टीथ्रेडिंग के साथ कोड को कैसे अनुकूलित किया जाए। आप यह भी सीखेंगे कि Kotlin मॉडल को माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर में कैसे एकीकृत करें और स्ट्रीमिंग ML के लिए Apache Kafka का उपयोग कैसे करें।

चाहे आप किसी स्टार्टअप या कॉर्पोरेट प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हों – Kotlin और मशीन लर्निंग नए क्षितिज खोलेंगे। पुस्तक लें और आज ही स्मार्ट एप्लिकेशन बनाना शुरू करें!