Maschinelles Lernen und Swift: Entwicklung für iOS und macOS

Das Buch „Maschinelles Lernen und Swift“ ist ein praktischer Leitfaden für iOS- und macOS-Entwickler, die die Technologien der künstlichen Intelligenz erlernen und in ihre Apps integrieren möchten. Der Autor, Alexey Voronov, Senior iOS-Entwickler mit Erfahrung in der Integration von ML-Lösungen in Produktprojekte, führt Sie Schritt für Schritt von den Grundlagen des maschinellen Lernens bis zur Erstellung vollwertiger intelligenter Anwendungen.

Worum geht es in diesem Buch?

• Grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens: Lineare Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und deren Implementierung in Swift.
• Arbeit mit dem Core ML-Framework: Laden, Testen und Integrieren fertiger Modelle in Apps.
• Erstellung eigener Modelle mit Create ML – ohne Python-Code schreiben zu müssen.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Framework): Textanalyse, Spracherkennung, Stimmungsanalyse.
• Computersehen: Bildklassifizierung, Objekterkennung mit Vision und Core ML.
• Optimierung von Modellen für mobile Geräte: Komprimierung, Quantisierung, Speicherverwaltung.
• Integration mit MLKit, TensorFlow Lite und anderen Drittanbieter-Tools.
• Reale Anwendungsfälle: Empfehlungssysteme, prädiktive Tastaturen, Fotofilter.

Für wen ist dieses Buch?

• iOS/macOS-Entwickler, die ihren Projekten ML-Funktionen hinzufügen möchten.
• Einsteiger im Bereich Data Science, die Modelle auf mobile Plattformen übertragen möchten.
• Studenten und Dozenten, die moderne Ansätze des maschinellen Lernens mit Swift studieren.

Was werden Sie lernen?

• Wie Sie Daten für das Training eines Modells in Swift vorbereiten.
• Wie Sie Modelle aus Python (Keras, PyTorch) in das Core ML-Format konvertieren.
• Wie Sie eine End-to-End-Pipeline aufbauen: von der Datenerfassung bis zur Veröffentlichung im App Store.
• Wie Sie die Leistung eines Modells auf echten Geräten testen.
• Wie Sie Combine und SwiftUI zur Echtzeit-Anzeige von ML-Ergebnissen nutzen.

Das Buch ist in verständlicher Sprache geschrieben, enthält zahlreiche Codebeispiele und praktische Aufgaben. Alle Projekte können heruntergeladen und auf Ihrem Mac ausgeführt werden. Sie lernen nicht nur, vorgefertigte Lösungen zu nutzen, sondern auch eigene, für das Apple-Ökosystem optimierte ML-Modelle zu erstellen.

Diese Ausgabe eignet sich sowohl für Anfänger im maschinellen Lernen als auch für erfahrene Entwickler, die ihren Technologie-Stack erweitern möchten. Nach der Lektüre werden Sie maschinelles Lernen sicher in kommerziellen Apps für iOS und macOS einsetzen können.