Aprendizado de Máquina e Kotlin. Guia Prático

O livro «Aprendizado de Máquina e Kotlin» é o primeiro guia prático do seu tipo, que preenche a lacuna entre o mundo da Data Science e o desenvolvimento moderno em JVM. Se você é um desenvolvedor Kotlin que deseja incorporar aprendizado de máquina em seus projetos, mas não quer migrar para Python, este livro é para você.

Sobre o que é este livro

O livro é estruturado como uma jornada passo a passo, desde os conceitos básicos de ML até a implantação de modelos prontos em produção. Você começará com a configuração do ambiente e o conhecimento das bibliotecas, e terminará com um serviço REST completo em Ktor que prevê preços de imóveis.

O que você aprenderá

• Como configurar um projeto Kotlin para Data Science (Gradle, Kotlin DSL, Jupyter Notebooks)
• Fundamentos de regressão linear, árvores de decisão e métodos ensemble em Kotlin
• Trabalho com as bibliotecas DeepLearning4J e DJL (Deep Java Library) para aprendizado profundo
• Processamento e visualização de dados com frameworks Kotlin (Kravis, Smile)
• Construção de redes neurais para classificação de imagens e texto
• Integração de modelos de ML em microsserviços com Ktor
• Otimização de desempenho de modelos usando GPU via JVM
• Testes, monitoramento e experimentos A/B com modelos de ML

Para quem é este livro

• Desenvolvedores Backend em Kotlin que desejam adicionar funcionalidades de ML às suas aplicações
• Desenvolvedores Android interessados em aprendizado de máquina no dispositivo
• Cientistas de Dados que desejam migrar do Python para Kotlin em sistemas de produção
• Estudantes que estão aprendendo aprendizado de máquina no ecossistema JVM

Por que Kotlin?

Kotlin não é apenas uma linguagem para Android. Graças à total compatibilidade com Java, custo zero de abstrações e um poderoso sistema de tipos, ele se torna uma excelente escolha para Data Science. Você obterá segurança de tipos em tempo de compilação, sintaxe concisa e acesso a todo o ecossistema de bibliotecas Java (DL4J, ND4J, Apache Spark MLlib).

Exemplos do livro

Cada capítulo contém código funcional que pode ser executado imediatamente. Por exemplo, você escreverá:

• Um modelo para previsão de vendas com base em dados históricos
• Um classificador de sentimento de textos em Kotlin + DJL
• Um serviço para reconhecimento de dígitos manuscritos (MNIST) em Ktor
• Um pipeline para processamento de dados em streaming com Kafka e ML

O livro «Aprendizado de Máquina e Kotlin» é a sua ponte do mundo da programação pura para o mundo da inteligência artificial. Comece a construir aplicações inteligentes hoje mesmo!