Машинное обучение и Swift: разработка на iOS и macOS

Книга «Машинное обучение и Swift» — это практическое руководство для разработчиков под iOS и macOS, которые хотят освоить технологии искусственного интеллекта и внедрить их в свои приложения. Автор, Алексей Воронов, senior iOS-разработчик с опытом внедрения ML-решений в продуктовые проекты, шаг за шагом проведёт вас от основ машинного обучения до создания полноценных интеллектуальных приложений.

О чём эта книга?

• Фундаментальные концепции машинного обучения: линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети и их реализация на Swift.
• Работа с фреймворком Core ML: загрузка, тестирование и интеграция готовых моделей в приложения.
• Создание собственных моделей с помощью Create ML — без необходимости писать код на Python.
• Обработка естественного языка (Natural Language framework): анализ текста, распознавание языка, тональности.
• Компьютерное зрение: классификация изображений, детекция объектов с Vision и Core ML.
• Оптимизация моделей для мобильных устройств: сжатие, квантизация, работа с памятью.
• Интеграция с MLKit, TensorFlow Lite и другими сторонними инструментами.
• Реальные кейсы: рекомендательные системы, предиктивная клавиатура, фильтры фотографий.

Для кого эта книга?

• iOS/macOS разработчиков, желающих добавить ML-функции в свои проекты.
• Начинающих специалистов по Data Science, которые хотят перенести модели на мобильные платформы.
• Студентов и преподавателей, изучающих современные подходы к машинному обучению на Swift.

Что вы узнаете?

• Как подготовить данные для обучения модели на Swift.
• Как конвертировать модели из Python (Keras, PyTorch) в формат Core ML.
• Как построить end-to-end пайплайн: от сбора данных до публикации в App Store.
• Как тестировать производительность модели на реальных устройствах.
• Как использовать Combine и SwiftUI для отображения результатов ML в реальном времени.

Книга написана доступным языком, содержит множество примеров кода и практических заданий. Все проекты можно скачать и запустить на своём Mac. Вы научитесь не только использовать готовые решения, но и создавать собственные ML-модели, оптимизированные под экосистему Apple.

Это издание подойдёт как новичкам в машинном обучении, так и опытным разработчикам, которые хотят расширить свой стек технологий. После прочтения вы сможете уверенно применять машинное обучение в коммерческих приложениях под iOS и macOS.