Машинное обучение и Swift: от идеи до приложения

Книга «Машинное обучение и Swift» — это практическое руководство для разработчиков, которые хотят внедрить технологии искусственного интеллекта в свои приложения для iOS и macOS. Вы узнаете, как использовать современные фреймворки Apple (Core ML, Create ML, Vision, Natural Language) для создания интеллектуальных функций — от распознавания изображений до анализа текста и предсказательной аналитики.

О чём эта книга

Книга охватывает полный цикл работы с машинным обучением на платформах Apple:

• Основы ML на Swift: как работают нейросети, обучение с учителем и без, метрики качества.
• Core ML: интеграция готовых моделей (включая модели из TensorFlow и PyTorch), оптимизация производительности на устройствах.
• Create ML: обучение собственных моделей без глубоких знаний Data Science — классификация изображений, текста, табличных данных.
• Vision и Natural Language: распознавание лиц, объектов, эмоций; обработка текста (токенизация, определение языка, тональность).
• Продвинутые техники: on-device обучение, Transfer Learning, работа с Core ML Tools для конвертации моделей.
• Практические проекты: создание приложения-классификатора растений, анализатора отзывов, рекомендательной системы.

Для кого эта книга

Книга будет полезна:

• iOS/macOS разработчикам, которые хотят добавить AI-функции в свои проекты.
• Data Scientist, желающим разобраться в развёртывании моделей на мобильных устройствах.
• Студентам и начинающим программистам, знакомым с базовым Swift и интересующимся машинным обучением.

Что вы узнаете

• Как выбирать и подготавливать данные для обучения на устройствах.
• Как конвертировать модели из Python (Keras, PyTorch) в формат Core ML.
• Как тестировать и отлаживать ML-модели в Xcode.
• Как обеспечивать конфиденциальность данных (On-Device ML).
• Как публиковать приложения с ML в App Store.

Книга содержит множество примеров кода, скриншотов и готовых проектов — вы сможете сразу применить полученные знания. Акцент сделан на практику: каждая глава завершается заданием для самостоятельной работы. Изучив материал, вы сможете создавать приложения, которые адаптируются под пользователя, распознают контент и принимают решения на основе данных.