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※의역 오역 많습니다. 참고하시고 보세요~
원문: https://developer.apple.com/documentation/coreml#overview
CoreML
- SDKs
- iOS 11.0 +
- macOS 10.13 +
- tvOS 11.0 +
- watchOS 4.0 +
1.Overview
- Core ML로 앱과 훈련된 머신러닝 모델을 통합할 수 있다.
훈련된 모델
- 훈련용 데이터 세트로 머신러닝 알고리즘을 적용한 결과.
- 예 : 한 지역의 역사적인 집 값이 훈련된 모델은 욕실과 침실의 수가 주어졌을 때 집 값이 예측 되어질 수 있다.
Core ML은 특정 프레임웍과 functionality 도메인의 기초이다.
Core ML은 다음을 지원한다.
- 이미지 분석을 위한 Vision
- 자연어처리를 위한 Foundation (예: NSLinguisticTagger class)
- 학습된 decision tree의 평가를 위한 GameplayKit
Core ML은 Accelerate와 BNNS, Metal Performance Shaders와 같은 low-level 기초요소(primitives)로 빌드된다.
- Core ML은 메모리와 전력소모를 최소화하는것으로 on-device 성능에 최적화 되어있다.
- 디바이스에 엄격하게 적용하면 사용자 데이터의 프라이버시가 보장되고, 네트워크와 연결을 할 수 없을때 앱이 계속 작동 및 응답하는것을 보증한다.
2.Topics
First Steps
1)Getting a Core ML Model
- 앱에 사용하기 위해 Core ML 모델을 얻기
2)Integrating a Core Ml Model into Your App
- 앱에 모델을 추가, 모델에 input 데이터를 전달, 모델의 예측 과정
3)Converting Trained Models to Core ML
- 서드파티 머신러닝 툴로 생성된 학습된 모델을 Core ML 모델 포멧으로 컨버팅
Computer Vision
1)Classifying Images with Vision and Core ML
- 이미지 분류를 수행하기 위해 Core ML과 Vision 사용
App Size Management
1)Reducing the Size of Your Core Ml App
- 앱 번들 안의 Core ML 모델에 의해 사용된 저장공간을 줄이기
Core ML API
1)Core ML API
- custom workflows와 advanced use cases를 직접적으로 지원하기 위한 Core ML API 사용하기.
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