书籍摘要

《Machine Learning by Tutorials》是一本由Matthijs Hollemans、Chris LaPollo和Audrey Tam共同撰写的机器学习入门书籍，专注于教授如何在苹果设备和iOS平台上应用机器学习技术。本书由Razeware LLC于2019年出版，旨在帮助开发者和学习者快速掌握机器学习的基础知识，并将其应用于实际的iOS应用开发中。

书籍内容概述

第一部分：机器学习与图像

本书的第一部分聚焦于图像相关的机器学习任务，包括图像分类、目标检测和语义分割等。作者通过详细的教程和示例代码，引导读者逐步了解如何使用机器学习技术解决图像相关的问题。

• 第1章：机器学习、iOS与你
  介绍了机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习等，并探讨了机器学习在iOS开发中的应用前景。

• 第2章：开始图像分类
  通过一个简单的iOS应用，展示了如何使用Core ML模型来检测图片中的健康和不健康零食，让读者初步体验机器学习在图像分类中的应用。

• 第3章：训练图像分类器
  详细介绍了如何使用Create ML工具训练自己的图像分类模型，包括数据集的准备、模型训练和性能评估等步骤。

• 第4章：开始使用Python和Turi Create
  介绍了Python在机器学习中的应用，并通过Turi Create工具展示了如何在Python环境中训练和优化机器学习模型。

• 第5章：深入Turi Create
  进一步探讨了Turi Create的功能，包括如何使用其高级特性来提升模型性能，以及如何进行超参数调整等。

• 第6章：使用Keras控制训练
  介绍了Keras框架，这是一个流行的深度学习工具，让读者能够更深入地控制模型的训练过程，并设计自己的神经网络。

• 第7章：走向卷积神经网络
  讲解了卷积神经网络（CNN）的基本原理和优势，展示了如何使用卷积层来提高图像分类的准确性。

• 第8章：高级卷积神经网络
  探讨了更高级的CNN架构，如ResNet和Inception等，并介绍了如何使用这些架构来进一步提升模型性能。

• 第9章：超越分类
  介绍了目标检测的基本概念，包括如何使用单个边界框来定位图像中的主要对象。

• 第10章：YOLO与语义分割
  介绍了YOLO（You Only Look Once）等单次检测器，以及如何使用语义分割技术将对象从背景中分离出来。

第二部分：机器学习的其他应用

除了图像处理，本书还涵盖了机器学习在其他领域的应用，如自然语言处理、语音识别等。通过这些内容，读者可以了解到机器学习技术的广泛应用和强大功能。

书籍特色

《Machine Learning by Tutorials》的最大特色是其实用性和操作性。书中不仅详细介绍了机器学习的理论知识，还提供了大量的示例代码和项目实践，让读者能够在实际操作中加深对机器学习的理解。此外，本书还涵盖了多种流行的机器学习工具和框架，如Core ML、Turi Create、Keras等，帮助读者掌握在iOS平台上应用机器学习的多种方法。

适用人群

本书适合有一定编程基础，尤其是熟悉Swift语言的iOS开发者，以及对机器学习感兴趣的计算机科学学生。通过阅读本书，读者可以快速掌握机器学习的基本概念和应用方法，并将其应用于自己的iOS应用开发中。

总之，《Machine Learning by Tutorials》是一本内容丰富、实用性强的机器学习入门书籍，无论是对于初学者还是有一定基础的开发者来说，都是一本值得推荐的教材。