자연어처리 목적 MLModel 구조체 MLTextClassifier 문서개요 MLTextClassifier는 자연어 텍스트 판별을 위해 학습된 모델입니다. MLTextClassifier는 구조체로 되어있으며, CreateML 프레임워크에 속해있는 멤버 구조체입니다. Declaration 선언방식 MLTextClassifier는 구조체(struct)로 구성되어 있습니다. MLTextClassifier는 [String: [String]] / MLDataTable 타입 등의 trainingData와 textColumn: String / labelColumn: String, parameters: MLTextClassifier.Model 등의 인자를 통해 생성할 수 있습니다. MLTextClassifier 개요 ..
자연어처리 ML Model 생성 준비하기 ■ Playground 프로젝트 생성 iOS 환경에서 자연어처리를 위한 ML모델을 생성하기 위한 밑단계를 진행해보겠습니다. 자연어처리 분석을 위한 json 데이터를 사용해서 학습된 MLDataTable을 생성하고, ML Model을 생성할 수 있습니다. 이번에 생성할 MLModel은 아마존의 댓글 리뷰 데이터 셋을 가진 json 파일을 활용해서 MLDataTable을 생성하고, 이를 통해서 학습된 MLModel을 생성할 예정입니다. 해당 MLModel을 통해서 특정 리뷰 내용이 긍정적인지, 부정적인지를 체크하는데 사용합니다. 먼저, XCode를 실행하고, "Get started with a playground"를 선택해줍니다. 이번 단계에서 진행할 MLDataTa..
Getting a Core ML Model Core ML 모델 얻기 당신의 앱에서 사용할 Core ML 모델을 얻어보십시오 Overview 개요 Core ML은 다양한 머신러닝(machine learning) 모델을 지원하는데, 이는 신경 망/ 트리 앙상블/ 벡터 머신/ 일반화된 선형 모델 등을 포함합니다. Core ML은 Core ML 모델 포맷을 필요로 합니다. (.mlmodel 파일 확장을 포함한 모델) Create ML과 당신의 데이터를 사용해서, 이미지 인식 / 텍스트 의미 추출 / 다수의 값 사이의 관계 등 다양한 작업을 수행 하기 위해서 커스텀 모델을 학습시킬 수 있습니다. Core ML 모델 포맷 하에서의 Create ML을 사용해 학습 된 모델들은 당신의 앱 내에 사용할 준비가 되어있습니..
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 ..
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