Practical Machine Learning with Rust: Creating Intelligent Applications in Rust

Эта книга представляет собой практическое руководство по применению машинного обучения в экосистеме Rust. Автор демонстрирует, как использовать уникальные возможности Rust — безопасность памяти, производительность и параллелизм — для создания эффективных и надежных интеллектуальных приложений.

Книга начинается с основ Rust, что делает её доступной для разработчиков, которые только начинают знакомство с языком. Затем автор последовательно переходит к ключевым концепциям машинного обучения, включая предобработку данных, классификацию, регрессию, кластеризацию и работу с нейронными сетями.

Особое внимание уделяется практическим аспектам: использованию библиотек машинного обучения для Rust, таким как ndarray, linfa и tch-rs (биндинги к PyTorch), а также интеграции ML-моделей в реальные приложения. Примеры кода и проекты помогают закрепить полученные знания на практике.

Издание будет полезно Rust-разработчикам, желающим освоить машинное обучение, а также специалистам по data science, интересующимся высокопроизводительными вычислениями на Rust.