Aprendizaje Automático y Swift: de la idea a la aplicación

El libro «Aprendizaje Automático y Swift» es una guía práctica para desarrolladores que desean incorporar tecnologías de inteligencia artificial en sus aplicaciones para iOS y macOS. Aprenderá a utilizar los frameworks modernos de Apple (Core ML, Create ML, Vision, Natural Language) para crear funciones inteligentes, desde el reconocimiento de imágenes hasta el análisis de texto y la analítica predictiva.

De qué trata este libro

El libro cubre el ciclo completo de trabajo con aprendizaje automático en las plataformas de Apple:

• Fundamentos de ML en Swift: cómo funcionan las redes neuronales, aprendizaje supervisado y no supervisado, métricas de calidad.
• Core ML: integración de modelos preentrenados (incluyendo modelos de TensorFlow y PyTorch), optimización del rendimiento en dispositivos.
• Create ML: entrenamiento de modelos propios sin conocimientos profundos de Data Science: clasificación de imágenes, texto, datos tabulares.
• Vision y Natural Language: reconocimiento de rostros, objetos, emociones; procesamiento de texto (tokenización, detección de idioma, análisis de sentimiento).
• Técnicas avanzadas: aprendizaje en el dispositivo (on-device), Transfer Learning, trabajo con Core ML Tools para la conversión de modelos.
• Proyectos prácticos: creación de una aplicación clasificadora de plantas, un analizador de reseñas y un sistema de recomendación.

Para quién es este libro

El libro será útil para:

• Desarrolladores iOS/macOS que quieran añadir funciones de IA a sus proyectos.
• Científicos de datos (Data Scientists) que deseen aprender sobre el despliegue de modelos en dispositivos móviles.
• Estudiantes y programadores principiantes con conocimientos básicos de Swift e interés en el aprendizaje automático.

Qué aprenderá

• Cómo seleccionar y preparar datos para el entrenamiento en dispositivos.
• Cómo convertir modelos de Python (Keras, PyTorch) al formato Core ML.
• Cómo probar y depurar modelos de ML en Xcode.
• Cómo garantizar la privacidad de los datos (On-Device ML).
• Cómo publicar aplicaciones con ML en la App Store.

El libro contiene numerosos ejemplos de código, capturas de pantalla y proyectos listos para usar: podrá aplicar inmediatamente los conocimientos adquiridos. El enfoque está en la práctica: cada capítulo finaliza con una tarea para trabajo independiente. Al estudiar el material, podrá crear aplicaciones que se adapten al usuario, reconozcan contenido y tomen decisiones basadas en datos.