Hands-On Machine Learning with C++: Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines
Эта книга представляет собой практическое руководство по созданию, обучению и развертыванию полных конвейеров машинного и глубокого обучения с использованием языка C++. Автор, опытный инженер-программист, демонстрирует, как применять C++ для решения реальных задач в области искусственного интеллекта, от базовых алгоритмов до сложных нейронных сетей.
В первой части рассматриваются фундаментальные концепции машинного обучения, включая линейную регрессию, линейную алгебру и оценку параметров моделей. Читатели знакомятся с математическими основами и учатся применять их на практике с помощью библиотек C++, таких как Eigen, Blaze, ArrayFire и Dlib.
Вторая часть книги посвящена обработке данных — критически важному этапу любого ML-проекта. Подробно разбираются методы парсинга, очистки и подготовки данных для последующего обучения моделей. Автор уделяет внимание как теоретическим аспектам, так и практической реализации на C++.
Книга подходит для разработчиков, уже знакомых с C++, которые хотят освоить машинное обучение без перехода на Python или другие языки. Она также будет полезна ML-инженерам, интересующимся высокопроизводительными вычислениями и развертыванием моделей в production-средах.
