MungGu Story

Create ML CreateML을 통해 앱 내에 사용할 머신러닝 모델(Machine Learning Model)을 만들 수 있습니다. Overview 개요 친숙한 도구인 Swift, macOS playgrounds와 함께 Create ML을 사용할 수 있습니다. Create ML을 통해서 사용자 정의 머신러닝 모델(ML Model)을 만들어 당신의 Mac 상에서 학습시킬 수 있습니다. 당신은 모델을 학습시킨 후 이미지 인식, 텍스트 의미추출, 수치값 사이의 관계 찾기 등의 작업들을 수행할 수 있습니다. 대표 샘플들을 보여줌으로서 패턴을 인식할 수 있도록 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 예를들면, 1) 당신은 다른 개들에 많은 이미지들을 보여줌으로서 개를 인식하는 모델을 학습시킬 수 있습니다. 2) 모델 ..

Vision과 CoreML로 이미지 분류하기 Vision 프레임워크로 사진 전처리를, CoreML 모델로 분류(Classification)를 해보십시오 OverView CoreML 프레임워크와 함께 당신은 입력 데이터 분류를 위한 훈련된 ML(Machine Learning) 모델을 사용할 수 있습니다. Vision 프레임워크는 이미지에 분류모델을 적용하기 위해, ML 작업을 보다 쉽게 신뢰성있게 처리하기위해 사용되며 CoreML과 함께 동작합니다. 해당 샘플 앱은 아래의 예시 스크린샷에서 볼 수 있듯이 1000 여개의 분류 카테고리를 통해 이미지를 식별 할 수 있는 분류모델 중 하나인 MobileNet Model 오픈소스를 사용하고 있습니다. 샘플 앱 미리보기 해당 샘플 앱을 보기 위해 프로젝트를 빌드 ..

Core ML iOS 앱과 ML(machine learning) 모델을 통합시켜주는 Framework 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 사..