机器学习与 Swift：为 iOS/macOS 打造智能应用

《机器学习与 Swift：为 iOS/macOS 打造智能应用》一书是为希望在 Apple 生态系统中为应用集成人工智能的开发人员编写的实用指南。作者亚历山大·维特罗夫（Alexander Vetrov）是一位经验丰富的 iOS 开发者和数据科学专家，他循序渐进地引导读者从机器学习基础到使用 Apple 框架创建完整产品。

本书内容

本书涵盖了在 Swift 中使用机器学习的完整工作流程：

• Swift 中的 ML 基础 — 理解模型所需的最小数学知识，以及用纯 Swift 实现简单算法。
• Core ML — 将现成模型（包括来自 TensorFlow 和 PyTorch 的模型）集成到应用中，并在设备上进行预测。
• Create ML — 直接在 Mac 上训练自己的模型：图像分类、文本分析、回归、推荐。
• Vision 和 Natural Language — 计算机视觉（人脸检测、对象识别、OCR）和自然语言处理（分词、情感分析、语音识别）。
• 声音分析 — 音频分类和声音事件检测。
• 设备端 ML 与云端 ML — 何时使用本地模型，何时使用服务器端解决方案（包括使用 Apple 的 ML Services）。
• 性能 — 模型优化、Metal 着色器、减小应用体积、内存管理。
• 实践项目 — 照片情绪识别应用、智能翻译器、播客推荐系统。

本书适合谁

• 希望为应用添加 AI 功能的 iOS/macOS 开发者。
• 希望学习如何在 Apple 设备上部署模型的数据科学家。
• 熟悉 Swift 基础的学生和初级程序员。
• 希望了解 Apple 平台上 ML 技术可能性的产品经理。

您将学到什么

• 如何将 Python（TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）模型转换为 Core ML 格式。
• 如何在没有数据科学经验的情况下使用 Create ML 训练模型。
• 如何使用 Apple 的预训练模型进行对象、人脸和文本识别。
• 如何处理自然语言：情感分析、实体提取、机器翻译。
• 如何在模拟器和真实设备上测试和调试模型。
• 如何在不违反隐私政策的情况下，将带有 ML 功能的应用发布到 App Store。

本书包含 50 多个代码示例、现成的 Xcode 项目以及 ML 集成清单。所有示例均兼容最新版本的 Swift、Xcode 和 iOS/macOS。

对于希望与时俱进，创建快速、安全且无需联网的真正“智能”应用的人来说，这是一本理想的指南。