Machine Learning for Mobile

Machine learning presents an entirely unique opportunity in software development. It allows smartphones to produce an enormous amount of useful data that can be mined, analyzed, and used to make predictions. This book will help you master machine learning for mobile devices with easy-to-follow, practical examples.You will begin with an introduction to machine learning on mobiles and grasp the fundamentals so you become well-acquainted with the subject. You will master supervised and unsupervised

这是一本关于机器学习在移动设备上的应用的实用指南。本书详细介绍了机器学习的基本概念、原理和算法，包括监督学习、无监督学习、深度学习和神经网络等。同时，本书还深入探讨了如何在移动设备上实现机器学习，包括数据搜集、准备、增强，以及如何使用TensorFlow Lite和Core ML等深度学习SDK在移动设备上运行模型。 本书首先介绍了移动应用中机器学习实施步骤与影响，详细阐述了机器学习在移动应用中的重要性和实际应用。接着，本书深入讲解了监督学习的定义与原理，包括如何通过已有的信息和知识来训练模型，使其能够预测新数据集的输出。同时，本书还介绍了无监督学习的定义及特点，包括无需监督的学习模式，以及如何在无标签数据的情况下，也能发现数据中的有用信息。 在介绍完基本概念后，本书详细讲解了如何在移动设备上实现机器学习，包括数据搜集、准备、增强，以及如何使用TensorFlow Lite和Core ML等深度学习SDK在移动设备上运行模型。同时，本书还介绍了在设备上进行训练的挑战，包括计算资源和存储空间的需求，以及训练过程的复杂性。 此外，本书还详细介绍了实现预测的不同推理方式，包括在服务器上