iOS ML모델 프레임워크, CoreML 문서개요

 

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Core ML

iOS 앱과 ML(machine learning) 모델을 통합시켜주는 Framework

 

 

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Overview

ML(Machine Learning) 모델을 iOS 앱에 통합하기 위해 CoreML 프레임워크를 사용할 수 있습니다. CoreML은 모든 ML모델들에 대한 통합된 표현을 제공합니다. 당신의 앱은 유저의 기기 상에서 조율된 ML모델들을 학습시키고, 예측하기 위해 CoreML API와 사용자데이터를 사용합니다.

 

ML 모델은 ML 알고리즘을 training data 셋에 적용한 결과입니다. 당신은 새로운 입력데이터에 기반한 예측을 하기 위해 모델을 사용할 수 있습니다. 모델들은 코드로 작성하기에 어렵거나 실용적이지 못할 수 있는 다양한 범주의 작업들을 수행할 수 있습니다. 예를들어, 당신은 사진을 카테고리화 하거나, 사진 내 픽셀을 참고해서 특정 객체의 탐지가 가능하도록 모델을 학습시킬 수 있습니다.

Xcode와 함께 제공되는 CreateML 앱을 활용해서 모델을 만들고, 학습시킬 수 있습니다. CreateML을 사용해서 학습시킨 모델들은 CoreML 모델 형식이며, 이는 당신의 앱에서 사용할 준비가 되어있습니다. 그 외로도 당신은 다양한 다른 ML 라이브러리를 사용할 수 있는데 이때 CoreML 도구를 통해 다른 포맷의 모델들을 CoreML 포맷으로 변환시킬 수 있습니다. 일단 모델이 유저 기기상에 있으면, 당신은 유저 데이터 등과 함께 CoreML를 사용하여 기기 상에서 모델을 조정하고, 재 학습 시킬 수 있습니다.

CoreML은 메모리 공간과 전력소비를 최소화 하는 동시에 CPU, GPU, 신경엔진 등을 활용하며 기기상의 성능을 최적화할 수 있습니다. 유저의 기기 상에서 모델을 활용하는 것은 어떠한 불필요한 네트워크 연결도 필요로 하지 않는데 이는 유저의 데이터를 보호하고, 신뢰성 있는 앱이 되도록 해줍니다.

CoreML은 해당 영역에 대해 특화적인 프레임워크 및 기능들의 기초가 됩니다. 또한 CoreML은 이미지 처리, 텍스트 자연어 처리, 오디오 음성에 대한 텍스트변환, 오디오의 음성 식별을 위한 음성분석 등을 지원합니다.

 

CoreML 프레임워크는 Accelerate, BNNS, Metal Performance Shaders와 같은 저수준의 기초요소들을 기반으로 합니다.

 

 

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참고자료 ▼

CoreML 개발자문서 원문 링크

 

 

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