так а что тебе сказать? deep learning изучай, свифт для этого идеально подходит, tensorflow есть на нем, либо берешь CoreML и тоже делаешь
есть задачи классификации, есть регрессии, первые например выделяют классы, простой пример - взял тыщу картинок с цифрами от 0 до 9, модель понимает, какие картинки с какой вероятностью могут быть 0 или например 2, это отдельные классы
задачи регрессии это немного другое, это что то вроде экстраполяции, например есть у тебя тоже 10 точек, и модель предскажет где поставить 11ую
deep learning это вообще совсем другое, сложнее во много раз, начни хотя бы с первых двух

Возможно кто-нибудь знает как создать нейронную сеть?

1) тонна математики
2) keras/tensorflow

керас сдох, как говорят, сейчас tf2 юзают, или pytorch

Я помню как то SVM (Support Vector Machine) замутил для предсказания курса акций BMW, реально работало с точностью до 70%, но в симуляции уже даже затраты на транзакции схавали всю прибыль 🙈 с инсайдерской информацией можно было бы лучших результатов добиться, а там и так уже дофига было features

мне дико зашел CoreML, там transfer learning, какие то простые штуки можно сделать практически на пальцах, обучается очень быстро, модель весит мало
можно конечно и в керасе обучить, а там в .mlmodel перегнать

а вот интересно, кто то встраивал модели в свои аппки? было бы интересно послушать про опыт

я знаю фирму, которая на базе machine learning замутила аутентификацию без пароля, только по анализу ввода (короче модель тренировалась вбиванием текста на клавиатуре), мой проф бывший там босс, я как раз у него и писал работу по акциям

они кстати до сих пор продают эту тему, там подписка и все дела

это круто) у меня была подобная идея, правда мне казалось что «слепок» ввода штука ненадежная, и будет отличаться там например в зависимости от настроения человека