Învățarea automată pentru dezvoltatorii IOS

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Machine Learning for IOS Developers

Conținutul cărții:

Puneți puterea capacităților de învățare automată (ML) ale Apple iOS la lucru în aplicațiile dvs. Aflați ce puteți realiza cu ML

Machine Learning for iOS Developers introduce cititorul în domeniul învățării automate (ML) în general și, în special, în ofertele Apple pentru ML. Cititorul va învăța să utilizeze cadrele ML ale Apple pentru a implementa învățarea automată în aplicațiile iOS. Deși cititorul nu are nevoie de experiență anterioară în învățarea automată pentru a utiliza această carte, este de așteptat ca cititorul să posede cunoștințe intermediare/avansate de programare iOS cu Swift și cunoștințe de bază de Python pentru a utiliza această carte. Această carte se va adresa atât dezvoltatorilor iOS, cât și arhitecților de soluții mobile. Dezvoltatorii vor găsi exemple concrete care le arată cum să integreze machine learning în aplicațiile lor iOS. Arhitecții de soluții vor găsi informații utile despre capacitățile de învățare automată ale Apple.

Prima secțiune introduce cititorul în conceptele fundamentale ale învățării automate. Cititorii vor afla despre tipurile de sisteme de învățare automată, modul în care acestea sunt utilizate și provocările cu care se pot confrunta cu soluțiile de învățare automată. Cititorilor li se va prezenta un studiu de caz care compară o abordare tradițională cu una de învățare automată și, de asemenea, vor afla despre diferențele dintre implementarea învățării automate pe telefoane mobile și învățarea automată ca serviciu (MLaaS). A doua secțiune se concentrează pe utilizarea cadrului CoreML de la Apple pentru a construi capabilități de învățare automată în aplicațiile iOS. Cititorul va învăța să utilizeze modele pre-antrenate, precum și să își construiască propriile modele utilizând CreateML și TuriCreate și să le utilizeze cu CoreML. În această secțiune, cititorii vor construi aplicații care pot detecta obiecte în imagini, vor implementa modele bazate pe arbori de decizie, vor implementa un sistem de învățare automată bazat pe instanțe și vor integra modele Scikit-learn și Keras cu CoreML. Exemplele de cod sursă sunt disponibile pentru descărcare.