Swift (iOS/macOS) для Data Science: машинное обучение, нейросети и анализ данных на вашем устройстве

Эта книга — первое на русском языке практическое руководство, которое разрушает стереотип о том, что Data Science — это исключительно Python и Jupyter Notebooks. Автор, Андрей Соколов, опытный iOS-разработчик и специалист по машинному обучению, доказывает, что экосистема Apple предоставляет мощные и элегантные инструменты для работы с данными, построения моделей и развертывания ML-решений прямо на устройствах пользователей.

О чём эта книга?

Вы узнаете, как использовать Swift — современный, быстрый и безопасный язык программирования — для полного цикла Data Science: от сбора и очистки данных до обучения нейронных сетей и интеграции готовых моделей в приложения. Книга охватывает как фундаментальные концепции, так и продвинутые техники, включая:

• Основы Data Science на Swift: работа с массивами, матрицами, статистическими функциями с помощью фреймворка Accelerate и библиотеки Swift Numerics.
• Core ML и Create ML: создание, обучение и настройка моделей машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация) без необходимости покидать Xcode.
• Глубокое обучение: построение нейросетей с использованием TensorFlow Lite для Swift и интеграция предобученных моделей из PyTorch через Core ML Converters.
• Обработка естественного языка (NLP): анализ текста, тональности, создание чат-ботов с помощью NaturalLanguage фреймворка.
• Компьютерное зрение: распознавание изображений, детекция объектов и работа с видео в реальном времени через Vision и Core Image.
• Визуализация данных: построение графиков и дашбордов с помощью Swift Charts и PlotKit.
• Развертывание: публикация ML-приложений в App Store и оптимизация моделей для работы на устройствах с ограниченными ресурсами.

Для кого эта книга?

• iOS/macOS-разработчики, которые хотят добавить в свой стек навыки Data Science и машинного обучения.
• Специалисты по данным, желающие освоить Swift для создания высокопроизводительных нативных приложений с ML-функционалом.
• Студенты и энтузиасты, интересующиеся современными подходами к анализу данных вне экосистемы Python.
• Все, кто хочет понять, как работают ML-модели на iPhone, Apple Watch и Mac.

Что вы узнаете?

• Как загружать, обрабатывать и визуализировать данные с помощью Swift.
• Как построить и обучить модель машинного обучения с нуля за 15 минут в Playground.
• Как конвертировать модели из Python (TensorFlow, PyTorch) в формат Core ML.
• Как обеспечить приватность пользователей, выполняя ML-инференс локально на устройстве.
• Как создавать приложения для распознавания лиц, голоса, текста и предсказания поведения.

Каждая глава содержит практические примеры, готовые к использованию в Xcode, и ссылки на репозиторий с исходным кодом. Книга написана доступным языком, но предполагает базовое знакомство с синтаксисом Swift. Если вы хотите вывести свои навыки разработки на новый уровень и создавать по-настоящему «умные» приложения —