机器学习与 Swift：从想法到应用

《机器学习与 Swift》一书是一本实用指南，面向希望将人工智能技术集成到 iOS 和 macOS 应用中的开发者。您将学习如何使用 Apple 的现代框架（Core ML、Create ML、Vision、Natural Language）来创建智能功能——从图像识别到文本分析和预测分析。

本书内容

本书涵盖在 Apple 平台上进行机器学习的完整工作流程：

• Swift 中的 ML 基础：神经网络的工作原理、监督学习和无监督学习、质量指标。
• Core ML：集成预训练模型（包括来自 TensorFlow 和 PyTorch 的模型）、在设备上优化性能。
• Create ML：无需深厚的数据科学知识即可训练自己的模型——图像分类、文本分类、表格数据处理。
• Vision 和 Natural Language：人脸识别、物体识别、情绪识别；文本处理（分词、语言检测、情感分析）。
• 高级技术：设备端学习、迁移学习、使用 Core ML Tools 进行模型转换。
• 实践项目：创建植物分类应用、评论分析器、推荐系统。

适合读者

本书适合以下人群：

• 希望为项目添加 AI 功能的 iOS/macOS 开发者。
• 希望了解如何在移动设备上部署模型的数据科学家。
• 熟悉 Swift 基础并对机器学习感兴趣的学生和初级程序员。

您将学到什么

• 如何选择并准备用于设备端训练的数据。
• 如何将 Python（Keras、PyTorch）模型转换为 Core ML 格式。
• 如何在 Xcode 中测试和调试 ML 模型。
• 如何确保数据隐私（设备端机器学习）。
• 如何在 App Store 发布包含 ML 的应用。

本书包含大量代码示例、截图和现成项目——您可以立即应用所学知识。重点放在实践上：每章末尾都有独立练习任务。学完本书后，您将能够创建能够适应用户、识别内容并基于数据做出决策的应用。