SwiftAI

الميزات

• •أحد عشر نموذجًا تعلّمًا بإشراف (supervised): الانحدار الخطي وridge، والانحدار اللوجستي، وk-nearest neighbours، وGaussian naive Bayes، وأشجار القرار (decision trees)، وrandom forests، والشبكات العصبية (neural networks)، بالإضافة إلى تجميع k-means وتحليل المكوّنات الأساسية (PCA)
• •مُحقَّق مقابل scikit-learn 1.9.1: تقارن الاختبارات المعاملات (coefficients) والاحتمالات (probabilities) والتجميعات (clusters) (مثلًا احتمالات الانحدار اللوجستي بدقة 1e-5، وPCA بدقة 1e-10)
• •أخطاء بدلًا من الانهيار (crash): البيانات أو الإعدادات غير الصالحة تطلق SwiftAIError يذكر ما يجب تغييره
• •أمان في التحميل: النماذج وscalers وpipelines من نوع Codable، وعملية decoding تفحص الأشكال (shapes) والقيم وقوائم الأصناف (classes) وبنية الأشجار
• •قابل للتكرار (reproducible): كل خطوة عشوائية تأخذ seed، ويعطي نفس الـ seed نفس النموذج، وكذلك بالنسبة للغابات (forests) المدرَّبة بالتوازي
• •تُطبَّق pipeline المعالجة المسبقة (preprocessing) على بيانات التدريب فقط وتُطبِّقها بالطريقة نفسها على كل عيّنة لاحقة
• •وضع لغة Swift 6 بفحص concurrency صارم؛ وكتالوج DocC بأربع مقالات وتطبيق ModelLab التوضيحي لـ iOS وmacOS

البدء السريع

1import SwiftUI
2import SwiftAI
3 
4struct ContentView: View {
5    var body: some View {
6        Text(irisSummary())
7            .padding()
8    }
9 
10    func irisSummary() -> String {
11        do {
12            // 1. Split the built-in iris flowers into training and test samples.
13            let (training, test) = try Dataset.iris.stratifiedSplit(testFraction: 0.2, seed: 42)
14            // 2. Train a random forest on the training samples.
15            let model = try RandomForestClassifier.fit(training, seed: 42)
16            // 3. Measure it on the test samples and classify a new flower.
17            let accuracy = try model.accuracy(on: test)
18            let species = try model.predict([6.3, 2.8, 5.1, 1.5])
19            return "Test accuracy: \(accuracy.formatted(.percent))\nNew flower: \(species)"
20        } catch {
21            return error.localizedDescription
22        }
23    }
24}

التثبيت

1https://github.com/muhittincamdali/SwiftAI.git

1dependencies: [
2    .package(url: "https://github.com/muhittincamdali/SwiftAI.git", from: "2.0.0")
3],
4targets: [
5    .target(name: "YourApp", dependencies: [
6        .product(name: "SwiftAI", package: "SwiftAI")
7    ])
8]

لقطات الشاشة

الجدول الزمني

1. أغسطس 2025

   افتُتح المستودع كـ framework واسع للذكاء الاصطناعي بطبقات بنية تطبيق (app-architecture) وكود Vision وNLP

2. فبراير 2026

   صدر الإصدار 1.0.0؛ وبعد ثلاثة أيام أُزيلت وحدات بنية التطبيق وكُتب نواة (core) أصغر للتعلّم الآلي

3. يونيو 2026

   تبسيط: انكمشت الاختبارات إلى ملف placeholder واحد، وأُضيفت طبقات stub صغيرة

4. 14 أكتوبر 2026

   أُعيد البناء من الصفر كحزمة تعلّم آلي كلاسيكي بلا اعتماديات، وصدر كـ 2.0.0؛ لم تبقَ أي واجهة برمجية من 1.0.0

الروابط

مقالة ذات صلة