Применение машинного обучения в iOS

Машинное обучение в настоящее время стало одним из самых популярных подходов к изучению накапливаемых объёмов данных. С учётом того, что эти данные во многом собираются и накапливаются на пользовательских устройствах, возрастает актуальность мобильных приложений, которые также пользуются спросом благодаря своему удобству в освоении и использовании независимо от реализованной ими задачи. В работе рассматриваются возможности различных библиотек и фреймворков, обеспечивающих реализацию технологий машинного обучения на языках Swift и Python, а также их использование при разработке приложений для iOS в среде Xcode. Выбор платформы iOS обусловлен возможностью использования ряда полезных функций, реализующих технологии машинного обучения, которые эффективно используют аппаратные особенности устройств, производимых компанией Apple.

Application of Machine Learning in iOS

At present, Machine Learning is one of the most popular approaches to exploring accumulated amounts of data. Importance of machine learning on mobile devices is constantly growing due to the fact that to a great extent the data is being collected using mobile applications. We study the capabilities of various libraries and frameworks that provide the implementation of machine learning technologies in Swift and Python languages, as well as the development of Machine Learning applications for iOS in the Xcode environment. The choice of the iOS platform is due to the ability to effectively use the hardware features of Apple devices for implementation of machine learning technologies.