Aprendizado de Máquina e Kotlin: Guia Prático

Este livro é o primeiro guia prático do seu tipo, que combina o poder do aprendizado de máquina com a elegância e segurança da linguagem Kotlin. Se você é um desenvolvedor JVM e deseja implementar algoritmos modernos de ML sem migrar para o Python, este livro se tornará seu companheiro indispensável.

O autor, Alexey Sokolov, um engenheiro de software experiente, conduz o leitor passo a passo desde os conceitos básicos de aprendizado de máquina até a criação de modelos completos prontos para produção. Você aprenderá a usar bibliotecas nativas do Kotlin: KotlinDL (deep learning da JetBrains), Smile (aprendizado estatístico) e DL4J (ecossistema Deep Learning na JVM).

O que você aprenderá:

• Como preparar dados: trabalho com DataFrame, limpeza, normalização e visualização (Kotlin for Spark, PlotlyKotlin).
• Regressão linear, árvores de decisão e floresta aleatória – implementação do zero e com bibliotecas.
• Deep learning: redes neurais, arquiteturas convolucionais e recorrentes (KotlinDL, TensorFlow Java).
• Processamento de linguagem natural: tokenização, TF-IDF, classificação de textos (Kotlin-NLP).
• Carregamento e exportação de modelos: ONNX, PMML, TensorFlow SavedModel.
• Implantação de modelo de ML como serviço REST (Ktor, Micronaut).
• Trabalho com GPU através de bindings CUDA para JVM.

Para quem é este livro:

• Desenvolvedores Kotlin que desejam aprender Data Science sem estudar Python.
• Programadores Java migrando para Kotlin e buscando exemplos práticos de ML.
• Estudantes e pesquisadores interessados na aplicação de ML na plataforma JVM.

O livro contém mais de 50 projetos e exercícios prontos com código aberto. Todos os exemplos estão disponíveis para download e foram testados nas versões mais recentes das bibliotecas. Você começará com uma simples regressão linear para prever preços de imóveis e terminará criando um chatbot com módulo de PLN em Kotlin.

Atenção especial é dada ao desempenho: o autor compara a velocidade de treinamento de modelos em Kotlin vs Python (scikit-learn) e mostra como otimizar o código usando corrotinas e multithreading. Você também aprenderá a integrar modelos Kotlin em arquiteturas de microsserviços e usar Apache Kafka para ML em fluxo contínuo.

Independentemente de você estar trabalhando em uma startup ou em um projeto corporativo – Kotlin e aprendizado de máquina abrirão novos horizontes. Pegue o livro e comece a criar aplicações inteligentes hoje mesmo!