使い慣れたSwiftやmacOS Playgroundsなどのツールと一緒にCreate MLを使い、Macで独自の機械学習モデルを作成してトレーニングします。モデルをトレーニングすることで、画像を認識する、テキストから意味を抽出する、数値間の関係を見出す、といったタスクを実行できます。
典型的なサンプルを示すことによって、モデルがパターンを認識できるようにトレーニングします。たとえば、さまざまな犬の画像をたくさん見せることによって、モデルが犬を認識するようにトレーニングできます。モデルをトレーニングした後、モデルが以前に見たことのないデータでテストし、タスクをどれだけ実行できたかを評価します。モデルが十分にタスクを実行できるようになったら、Core MLを使ってアプリに組み込むことができます。
Create MLは、Apple製品に搭載されている写真アプリやSiriなどに組み込まれている、機械学習インフラストラクチャとして活用されています。このため、画像分類モデルや自然言語モデルは小さくてすみ、トレーニングにかかる時間も短くてすみます。
struct MLImageClassifier
（英語）
struct MLObjectDetector
（英語）
struct MLActionClassifier
（英語）
struct MLStyleTransfer
（英語）
struct MLTextClassifier
（英語）
struct MLWordTagger
（英語）
struct MLGazetteer
（英語）
struct MLWordEmbedding
（英語）
struct MLSoundClassifier
（英語）
struct MLActivityClassifier
（英語）
enum MLClassifier （英語）
enum MLRegressor （英語）
struct MLRecommender （英語）
struct MLDataTable （英語）
enum MLDataValue （英語）
struct MLClassifierMetrics （英語）
struct MLRegressorMetrics （英語）
struct MLWordTaggerMetrics （英語）
struct MLRecommenderMetrics （英語）
struct MLObjectDetectorMetrics （英語）
class MLJob（英語）
class MLTrainingSession （英語）
struct MLTrainingSessionParameters （英語）
struct MLCheckpoint（英語）
enum MLCreateError （英語）
struct MLModelMetadata （英語）
enum MLSplitStrategy （英語）