Машинное обучение и Kotlin. Практическое руководство

Книга «Машинное обучение и Kotlin» — это первое в своём роде практическое руководство, которое закрывает пробел между миром Data Science и современной JVM-разработкой. Если вы — Kotlin-разработчик, который хочет внедрить машинное обучение в свои проекты, но не желает переходить на Python, эта книга для вас.

О чём эта книга

Книга построена как пошаговое путешествие от базовых концепций ML до развёртывания готовых моделей в production. Вы начнёте с установки окружения и знакомства с библиотеками, а закончите полноценным REST-сервисом на Ktor, который предсказывает цены на недвижимость.

Что вы узнаете

• Как настроить Kotlin-проект для Data Science (Gradle, Kotlin DSL, Jupyter Notebooks)
• Основы линейной регрессии, деревьев решений и ансамблевых методов на Kotlin
• Работу с библиотеками DeepLearning4J и DJL (Deep Java Library) для глубокого обучения
• Обработку и визуализацию данных с помощью Kotlin-фреймворков (Kravis, Smile)
• Построение нейронных сетей для классификации изображений и текста
• Интеграцию ML-моделей в микросервисы на Ktor
• Оптимизацию производительности моделей с использованием GPU через JVM
• Тестирование, мониторинг и A/B-эксперименты с ML-моделями

Для кого эта книга

• Backend-разработчиков на Kotlin, которые хотят добавить ML-функции в свои приложения
• Android-разработчиков, интересующихся on-device машинным обучением
• Data Scientist’ов, желающих перейти с Python на Kotlin для production-систем
• Студентов, изучающих машинное обучение на JVM-стеке

Почему Kotlin?

Kotlin — не просто язык для Android. Благодаря полной совместимости с Java, нулевой стоимости абстракций и мощной системе типов, он становится отличным выбором для Data Science. Вы получите безопасность типов во время компиляции, лаконичный синтаксис и доступ ко всей экосистеме Java-библиотек (DL4J, ND4J, Apache Spark MLlib).

Примеры из книги

Каждая глава содержит рабочий код, который можно сразу запустить. Например, вы напишете:

• Модель для прогнозирования продаж на исторических данных
• Классификатор тональности текстов на Kotlin + DJL
• Сервис для распознавания рукописных цифр (MNIST) на Ktor
• Пайплайн для обработки потоковых данных с Kafka и ML

Книга «Машинное обучение и Kotlin» — это ваш мост из мира чистого программирования в мир искусственного интеллекта. Начните строить умные приложения уже сегодня!