Aprendizaje automático para desarrolladores de IOS

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Título original:

Machine Learning for IOS Developers

Contenido del libro:

Ponga la potencia de las capacidades de aprendizaje automático (ML) de Apple iOS a trabajar en sus aplicaciones Aprenda lo que puede lograr con ML.

Aprendizaje automático para desarrolladores de iOS introduce al lector en el campo del aprendizaje automático (ML) en general, y específicamente en las ofertas de Apple para ML. El lector aprenderá a utilizar los marcos de ML de Apple para implementar el aprendizaje automático en aplicaciones iOS. Aunque el lector no necesita experiencia previa en aprendizaje automático para utilizar este libro, se espera que posea conocimientos intermedios/avanzados de programación iOS con Swift y conocimientos básicos de Python para utilizar este libro. Este libro atraerá tanto a desarrolladores de iOS como a arquitectos de soluciones móviles. Los desarrolladores encontrarán ejemplos concretos que les mostrarán cómo integrar el aprendizaje automático en sus aplicaciones iOS. Los arquitectos de soluciones encontrarán información útil sobre las capacidades de aprendizaje automático de Apple.

La primera sección introduce al lector en los conceptos fundamentales del aprendizaje automático. Los lectores conocerán los tipos de sistemas de aprendizaje automático, cómo se utilizan y los retos a los que pueden enfrentarse con las soluciones de aprendizaje automático. Se presentará a los lectores un estudio de caso que compara un enfoque tradicional con uno de aprendizaje automático, y también aprenderán las diferencias entre implementar el aprendizaje automático en terminales y el aprendizaje automático como servicio (MLaaS). La segunda sección se centra en el uso del marco CoreML de Apple para crear capacidades de aprendizaje automático en aplicaciones iOS. El lector aprenderá a utilizar modelos pre-entrenados así como a construir sus propios modelos utilizando CreateML y TuriCreate y utilizarlos con CoreML. En esta sección los lectores construirán aplicaciones que pueden detectar objetos en imágenes, implementar modelos basados en árboles de decisión, implementar un sistema de aprendizaje automático basado en instancias, e integrar modelos Scikit-learn y Keras con CoreML. Se proporcionan ejemplos de código fuente para su descarga.