Manual aplica teoría de categorías al tiny ML con Rust

Category Theory for Tiny ML in Rust es un libro técnico en formato de borrador de trabajo que establece un puente práctico entre las matemáticas composicionales, los tipos del lenguaje de programación Rust y los sistemas de aprendizaje automático de pequeño tamaño (tiny ML). La obra propone utilizar la teoría de categorías no como una abstracción decorativa, sino como una herramienta de ingeniería real: los objetos del dominio se convierten en tipos Rust, los morfismos se transforman en funciones tipadas, la composición se estructura como programas ejecutables, y el entrenamiento se modela como la transformación repetida del estado del modelo. Esta aproximación permite hacer tangible la estructura matemática detrás del aprendizaje automático, hacerlo más legible, mantenible y verificable. El libro está dirigido a lectores que quieren comprender el machine learning no solo como computación numérica, sino como un pipeline estructurado de objetos, transformaciones, composiciones y restricciones. Los coautores son Hamze Ghalebi (arquitecto de IA y CTO en Remo Lab, especializado en sistemas de IA en producción) y Farzad Jafarranmani (investigador asociado a Huawei y el Centro de Investigación Lagrange, doctor en Matemáticas y Ciencias de la Computación). El texto está disponible en acceso abierto y recibe comentarios públicos para mejorar capítulos, ejemplos, terminología y conexiones entre Rust, ML y teoría de categorías.