Aprendizado de Máquina e Kotlin: um guia prático

O livro «Aprendizado de Máquina e Kotlin» é o primeiro guia prático em português que mostra como construir modelos de aprendizado de máquina usando o ecossistema Kotlin e JVM, sem a necessidade de escrever código em Python. O autor — Alexey Voronov, Senior ML Engineer e entusiasta de Kotlin — compartilha anos de experiência na integração de ML em aplicações Kotlin industriais.

Sobre o que é este livro?

O livro cobre o ciclo completo de trabalho com dados e modelos em Kotlin:

• Fundamentos de aprendizado de máquina — regressão linear, árvores de decisão, SVM, clusterização. Teoria e código imediato em Kotlin.
• Bibliotecas para ML em JVM — análise detalhada de KotlinDL (análogo ao Keras para Kotlin), Smile (estatística e ML), DeepLearning4J (redes neurais). Comparação de desempenho.
• Trabalho com dados — carregamento, limpeza, visualização com bibliotecas Kotlin (kravis, lets-plot). Pandas não é necessário.
• Aprendizado profundo — redes neurais convolucionais e recorrentes, transformers. Exemplos: classificação de imagens, análise de texto.
• ML em produção — empacotamento de modelos em REST API (Ktor, Spring Boot), exportação para ONNX, trabalho com MLflow.
• Kotlin Multiplatform para ML — execução de modelos em Android, iOS e servidor.

Para quem é este livro?

• Desenvolvedores Java/Kotlin que desejam incorporar aprendizado de máquina em seus projetos, mas não querem aprender Python e seus frameworks.
• Cientistas de Dados que desejam aprender Kotlin como alternativa para código de produção.
• Estudantes e professores que estudam ML em JVM.

O que você aprenderá após a leitura?

• Como escolher a biblioteca adequada para a tarefa: desde regressão simples até modelos similares ao GPT.
• Como ler e processar dados sem Python (CSV, JSON, Parquet, bancos de dados).
• Como construir uma rede neural em KotlinDL com 10 linhas de código.
• Como otimizar o modelo para JVM e usar GPU via CUDA.
• Como implantar o modelo em um microsserviço em Ktor e conectá-lo ao frontend.

Por que Kotlin para ML?

Kotlin é uma linguagem estaticamente tipada que roda na JVM. Ela combina a concisão do Python com o desempenho do Java. Usando Kotlin para ML, você obtém:

• Stack de tecnologia unificado (backend + ML + aplicativos móveis).
• Menos erros de tipo em tempo de compilação.
• Alta velocidade de execução (compilação JIT).
• Fácil integração com a infraestrutura existente (Spring, Ktor, Gradle).

O livro contém mais de 50 exemplos práticos, prontos para execução. O código-fonte está disponível no GitHub. Adequado tanto para iniciantes quanto para engenheiros de ML experientes.

Formato: PDF, EPUB. Volume: 480 páginas.