Aprendizado de Máquina e C++: Guia Prático

O livro «Aprendizado de Máquina e C++» é o primeiro guia prático do gênero que mostra como implementar algoritmos de aprendizado de máquina em C++ puro sem usar Python. Ao contrário da maioria dos livros sobre ML, focados em Python e suas bibliotecas, esta edição se concentra em alto desempenho, controle de baixo nível e incorporação de modelos em projetos C++ existentes.

Sobre o que é este livro?

O autor conduz o leitor passo a passo desde os conceitos básicos de aprendizado de máquina até a criação de suas próprias redes neurais. Você aprenderá como:

• Implementar regressão linear e logística usando a biblioteca Eigen para trabalhar com matrizes;
• Construir árvores de decisão e florestas aleatórias sem dependências externas;
• Usar OpenCV para pré-processamento de imagens e extração de características;
• Integrar a TensorFlow C++ API para carregar e executar modelos pré-treinados;
• Otimizar o código usando multithreading (OpenMP) e instruções SIMD;
• Implantar modelos treinados em produção — desde sistemas embarcados até servidores de alta carga.

Para quem é este livro?

• Desenvolvedores C++ que desejam adicionar ML ao seu kit de ferramentas;
• Engenheiros que trabalham com sistemas de alto desempenho (robótica, finanças, jogos, IoT);
• Estudantes e pesquisadores que desejam entender o funcionamento interno dos algoritmos de ML sem «caixas pretas»;
• Todos que estão cansados do Python e buscam soluções mais rápidas e previsíveis para aprendizado de máquina.

O que você aprenderá após a leitura?

• Como escrever sua própria biblioteca de aprendizado de máquina do zero;
• Como trabalhar eficientemente com grandes volumes de dados usando recursos do C++ (smart pointers, move semantics, containers STL);
• Como perfilar e acelerar algoritmos de ML: desde otimização de cache até computação GPU via CUDA;
• Como integrar modelos de ML em C++ em aplicações web (via REST API) ou aplicativos móveis (via JNI);
• Exemplos reais: detecção de anomalias em logs, previsão de preços de ações, classificação de imagens no Raspberry Pi.

O livro contém mais de 50 exemplos de código prontos, disponíveis para download. Todos os exemplos foram testados no GCC e Clang sob Linux, macOS e Windows. O autor utiliza o padrão moderno C++17/20, tornando o código atual e seguro.

Se você quer ir além do Python e aprender a criar soluções de ML verdadeiramente rápidas e compactas — este livro é para você.