Машинное обучение и Swift: создание умных приложений для iOS/macOS

Книга «Машинное обучение и Swift: создание умных приложений для iOS/macOS» — это практическое руководство для разработчиков, которые хотят внедрить искусственный интеллект в свои приложения для экосистемы Apple. Автор, Александр Ветров, опытный iOS-разработчик и специалист по Data Science, последовательно проводит читателя от основ машинного обучения до создания полноценных продуктов с использованием фреймворков Apple.

О чём эта книга

Книга охватывает полный цикл работы с машинным обучением в Swift:

• Основы ML на Swift — математический минимум, необходимый для понимания моделей, и реализация простых алгоритмов на чистом Swift.
• Core ML — интеграция готовых моделей (включая модели из TensorFlow и PyTorch) в приложения, работа с предсказаниями на устройстве.
• Create ML — обучение собственных моделей прямо на Mac: классификация изображений, анализ текста, регрессия, рекомендации.
• Vision и Natural Language — компьютерное зрение (детекция лиц, распознавание объектов, OCR) и обработка естественного языка (токенизация, анализ тональности, распознавание речи).
• Sound Analysis — классификация аудио и обнаружение звуковых событий.
• On-device vs Cloud ML — когда использовать локальные модели, а когда — серверные решения (включая работу с ML Services от Apple).
• Производительность — оптимизация моделей, металл-шейдеры, уменьшение размера приложения, работа с памятью.
• Практические проекты — приложение для распознавания эмоций по фото, умный переводчик, рекомендательная система для подкастов.

Для кого эта книга

• iOS/macOS разработчики, желающие добавить AI-функции в свои приложения.
• Data Scientists, которые хотят научиться развёртывать модели на устройствах Apple.
• Студенты и начинающие программисты, знакомые с основами Swift.
• Продуктовые менеджеры, которые хотят понимать технические возможности ML на платформе Apple.

Что вы узнаете

• Как конвертировать модели из Python (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) в формат Core ML.
• Как обучать модели без опыта Data Science с помощью Create ML.
• Как использовать предобученные модели от Apple для распознавания объектов, лиц и текста.
• Как обрабатывать естественный язык: анализ тональности, извлечение сущностей, машинный перевод.
• Как тестировать и отлаживать модели на симуляторе и реальных устройствах.
• Как публиковать приложения с ML-функциями в App Store, не нарушая политики приватности.

Книга содержит более 50 примеров кода, готовые Xcode-проекты и чек-листы для внедрения ML. Все примеры совместимы с последними версиями Swift, Xcode и iOS/macOS.

Это идеальное руководство для тех, кто хочет идти в ногу со временем и создавать по-настоящему «умные» приложения, которые работают быстро, безопасно и без интернета.