Apprentissage automatique et Swift : développement sur iOS et macOS

Le livre « Apprentissage automatique et Swift » est un guide pratique pour les développeurs iOS et macOS qui souhaitent maîtriser les technologies de l'intelligence artificielle et les intégrer dans leurs applications. L'auteur, Alexeï Voronov, développeur iOS senior avec une expérience dans l'intégration de solutions de ML dans des projets produits, vous guidera pas à pas des bases de l'apprentissage automatique à la création d'applications intelligentes complètes.

De quoi parle ce livre ?

• Concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique : régression linéaire, arbres de décision, réseaux de neurones et leur implémentation en Swift.
• Travail avec le framework Core ML : chargement, test et intégration de modèles prêts à l'emploi dans les applications.
• Création de vos propres modèles avec Create ML — sans avoir à écrire de code en Python.
• Traitement du langage naturel (Natural Language framework) : analyse de texte, reconnaissance de la langue, analyse des sentiments.
• Vision par ordinateur : classification d'images, détection d'objets avec Vision et Core ML.
• Optimisation des modèles pour les appareils mobiles : compression, quantification, gestion de la mémoire.
• Intégration avec MLKit, TensorFlow Lite et d'autres outils tiers.
• Cas concrets : systèmes de recommandation, clavier prédictif, filtres photo.

À qui s'adresse ce livre ?

• Développeurs iOS/macOS souhaitant ajouter des fonctionnalités de ML à leurs projets.
• Débutants en Data Science qui veulent transférer des modèles vers des plateformes mobiles.
• Étudiants et enseignants étudiant les approches modernes de l'apprentissage automatique avec Swift.

Qu'allez-vous apprendre ?

• Comment préparer des données pour entraîner un modèle en Swift.
• Comment convertir des modèles depuis Python (Keras, PyTorch) au format Core ML.
• Comment construire un pipeline de bout en bout : de la collecte des données à la publication sur l'App Store.
• Comment tester les performances d'un modèle sur des appareils réels.
• Comment utiliser Combine et SwiftUI pour afficher les résultats du ML en temps réel.

Le livre est écrit dans un langage accessible, contient de nombreux exemples de code et d'exercices pratiques. Tous les projets peuvent être téléchargés et exécutés sur votre Mac. Vous apprendrez non seulement à utiliser des solutions prêtes à l'emploi, mais aussi à créer vos propres modèles de ML optimisés pour l'écosystème Apple.

Cette édition conviendra aussi bien aux débutants en apprentissage automatique qu'aux développeurs expérimentés souhaitant élargir leur stack technologique. Après l'avoir lu, vous serez en mesure d'appliquer en toute confiance l'apprentissage automatique dans des applications commerciales sous iOS et macOS.