实战指南：利用TensorFlow Lite和Core ML打造移动应用机器学习项目

《机器学习项目为移动应用（第1版）》是一本专为移动开发者打造的实战指南，它侧重于使用TensorFlow Lite和Core ML技术来构建智能移动应用。本书共涵盖了七个实际项目的实施，让读者深入理解如何在移动设备上实现高效的机器学习功能。作者Karthikeyan NG带领读者探索了TensorFlow及其扩展，如TensorFlow Lite，这些工具能够处理复杂或大数据集，支持深度学习技术。 书中首先介绍近期TensorFlow的发展，特别关注了其在移动设备上的轻量级版本——TensorFlow Lite，使得开发者能够在资源有限的设备上运行深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）。此外，读者还将学习到迁移学习的概念，这是一种将预训练模型应用于新任务的方法，能够显著降低模型训练的时间和资源需求。 通过本书，读者将有机会亲手实践，构建出具备学习能力的Android和iOS应用程序。每个项目都具有明确的目标和步骤，包括数据预处理、模型选择、训练与优化，以及最后的部署和性能评估。书中不仅提供理论知识，还配以实用代码示例，帮助读者从零基础快速提升在移动设备上进行机器学习的能力。 值得注意的是，版权方面，此书受《2018年版权法》保护，未经出版商Packt Publishing事先书面许可，禁止任何形式的复制、存储或传输。尽管作者和出版商已尽力确保信息的准确性，但本书提供的所有内容均不带任何保证，包括明示或暗示的保证，因此产生的任何损失或声称的损失，作者和出版方概不负责。 在商标使用方面，Packt Publishing已尽可能正确标注书中提及的所有公司和产品的商标信息，但无法对此信息的准确性做出绝对保证。 本书适合作为初学者的进阶读物，也是经验丰富的开发者寻找移动机器学习项目的实战教材，旨在推动开发者在移动应用领域利用机器学习技术开拓创新。