machine learning model을 앱에 적용한다.

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대락적으로 살펴보기

Core ML을 사용하여 훈련 된 machine learning model을 앱에 적용시킬 수 있다.

훈련 된 model은 일련의 학습 데이터에 machine learning 알고리즘을 적용한 결과다. 이 model은 새로운 입력 데이터를 기반으로 예측한다. 예를 들어, 지역의 이전 주택 가격에 대해 교육을 받은 model은 침실과 욕실의 개수가 주어질 때 주택 가격을 예측할 수 있다.

Core ML은 도메인 별 프레임 워크 및 기능의 토대이다. Core ML은 이미지 분석을 위한 Vision, 자연 언어 처리를 위한 기초 (예: NSLinguisticTagger 클래스), 학습 된 의사 결정 트리를 평가하는 GameplayKit을 지원한다. Core ML 자체는 Accelerate 및 BNNS와 같은 저수준 원시어와 Metal Performance Shaders를 기반으로 만들어져 있다.

Core ML은 장치 성능에 최적화되어있어 메모리 풋 프린트(프로그램이 실행되는 동안에 쓰는 주요 기억장치의 양)와 전력 소모를 최소화한다. 기기를 엄격하게 실행하면 사용자 데이터의 프라이버시가 보장되며 네트워크 연결을 사용할 수 없을 때 앱이 계속 기능하고 응답 할 수 있다.

참고: https://developer.apple.com/documentation/coreml?language=objc

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