Core ML APIを直接使用して、カスタムワークフローや高度なユースケースをサポートします。
フレームワーク
ほとんどの場合は、Xcodeプロジェクトにモデルを追加する際にXcodeによって自動的に作成される、モデルの動的に生成されたインターフェイスを操作するだけで済みます。カスタムワークフローや高度なユースケースをサポートする必要がある場合は、直接Core ML APIを使用します。たとえば、非同期的にカスタムストラクチャに入力データを収集しながら予測を作成する必要がある場合は、MLFeatureプロトコルを採用します。
Core ML APIを直接使用するには、以下の手順を実行します。
アプリ内のクラスまたはストラクチャでMLFeature（英語）プロトコルを採用します。
MLModel（英語）メソッドをMLFeatureと一緒に使います。
class MLModel（英語）
機械学習モデルのすべての詳細をカプセル化したものです。
アプリのインストール後に、ユーザーのデバイスにCore MLモデルを配信します。
再帰型ニューラルネットワーク（RNN）モデルを統合し、連続する入力（シーケンス）を処理します。
class MLFeatureValue （英語）
フィーチャの値と種類が読み取り専用インスタンスとしてバンドルされたものです。
protocol MLFeatureProvider （英語）
モデルの入力または出力の値のコレクションを表すインターフェイスです。
class MLDictionaryFeatureProvider（英語）
入力されたディクショナリデータのための便利なラッパーです。
protocol MLBatchProvider （英語）
フィーチャプロバイダのコレクションを表すインターフェイスです。
class MLArrayBatchProvider （英語）
フィーチャプロバイダのバッチの便利なラッパーです。
class MLUpdateTask （英語）
追加のトレーニングデータでモデルをアップデートするタスクです。
ラベル付きデータを使ってアップデートタスクを実行することによって、アップデート可能なCore MLモデルに変更を加えます。
カスタムニューラルネットワークレイヤをCore MLアプリに統合します。
Core MLモデル用のカスタムレイヤを作成します。
protocol MLCustomLayer （英語）
ニューラルネットワークモデルのカスタムレイヤの動作を定義するインターフェイスです。
protocol MLCustomModel （英語）
カスタムモデルの動作を定義するインターフェイスです。
struct MLModelError （英語）
Core MLモデルのエラーに関する情報です。