Machine Learning e TypeScript: um guia prático

O livro «Machine Learning e TypeScript» é o primeiro guia abrangente que une o poder da tipagem estrita do TypeScript e os métodos modernos de machine learning. O autor mostra que ML não é apenas Python e Jupyter Notebooks; o TypeScript abre novas possibilidades para criar soluções de ML interativas, rápidas e seguras, executadas diretamente no navegador ou no Node.js.

Sobre o que é este livro

O livro cobre o ciclo completo de trabalho com machine learning em TypeScript:

• Fundamentos de TypeScript para Data Science — tipagem de dados, genéricos para matrizes e tensores, trabalho com estruturas complexas sem perda de desempenho.
• Pré-processamento de dados — carregamento, limpeza, normalização e vetorização de textos e imagens com utilitários TypeScript.
• Construção de modelos — regressão linear, árvores de decisão, redes neurais com TensorFlow.js, treinamento e avaliação de qualidade.
• Integração em aplicações web — execução de modelos no navegador, trabalho com web workers, criação de REST API no Node.js com endpoints de ML.
• Otimização e produção — quantização, conversão de modelos do Python, cache, monitoramento e testes A/B.

Para quem é este livro

• Desenvolvedores frontend que desejam adicionar ML aos seus projetos.
• Data Scientists que desejam migrar modelos para o lado do cliente.