Aprendizaje Automático y Swift: Desarrollo en iOS y macOS

El libro «Aprendizaje Automático y Swift» es una guía práctica para desarrolladores de iOS y macOS que desean dominar las tecnologías de inteligencia artificial e implementarlas en sus aplicaciones. El autor, Alexéi Voronov, desarrollador senior de iOS con experiencia en la implementación de soluciones de ML en proyectos de producto, le guiará paso a paso desde los fundamentos del aprendizaje automático hasta la creación de aplicaciones inteligentes completas.

¿De qué trata este libro?

• Conceptos fundamentales del aprendizaje automático: regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales y su implementación en Swift.
• Trabajo con el framework Core ML: carga, prueba e integración de modelos preentrenados en aplicaciones.
• Creación de modelos propios con Create ML, sin necesidad de escribir código en Python.
• Procesamiento del lenguaje natural (framework Natural Language): análisis de texto, reconocimiento de idioma y sentimiento.
• Visión por computadora: clasificación de imágenes, detección de objetos con Vision y Core ML.
• Optimización de modelos para dispositivos móviles: compresión, cuantización, gestión de memoria.
• Integración con MLKit, TensorFlow Lite y otras herramientas de terceros.
• Casos reales: sistemas de recomendación, teclado predictivo, filtros fotográficos.

¿Para quién es este libro?

• Desarrolladores de iOS/macOS que deseen añadir funciones de ML a sus proyectos.
• Especialistas principiantes en Data Science que quieran trasladar modelos a plataformas móviles.
• Estudiantes y profesores que estudien enfoques modernos de aprendizaje automático en Swift.

¿Qué aprenderá?

• Cómo preparar datos para entrenar un modelo en Swift.
• Cómo convertir modelos de Python (Keras, PyTorch) al formato Core ML.
• Cómo construir un pipeline end-to-end: desde la recopilación de datos hasta la publicación en App Store.
• Cómo probar el rendimiento del modelo en dispositivos reales.
• Cómo usar Combine y SwiftUI para mostrar resultados de ML en tiempo real.

El libro está escrito en un lenguaje accesible, contiene numerosos ejemplos de código y ejercicios prácticos. Todos los proyectos se pueden descargar y ejecutar en su Mac. Aprenderá no solo a usar soluciones predefinidas, sino también a crear sus propios modelos de ML optimizados para el ecosistema Apple.

Esta edición es adecuada tanto para principiantes en aprendizaje automático como para desarrolladores experimentados que deseen ampliar su stack tecnológico. Después de leerlo, podrá aplicar con confianza el aprendizaje automático en aplicaciones comerciales para iOS y macOS.