Core ML 2를 위해 준비하기

Siri, 카메라, QuickType을 비롯한 Apple 제품에 적용된 머신 러닝 프레임워크인 Core ML 2를 활용해 보십시오. Core ML 2는 머신 러닝 모델의 손쉬운 통합과 더불어 깜짝 놀랄 만큼 빠른 성능을 제공하고, 단 몇 줄의 코드로 지능형 기능을 갖춘 앱을 빌드할 수 있게 합니다. 이제 Create ML 및 Xcode 10의 플레이그라운드를 사용하여 Mac에서 자신만의 모델을 만들 수도 있습니다.

앱에 Core ML 2 사용하기

Core ML 2를 사용하여 다양한 머신 러닝 모델 유형을 앱에 통합할 수 있습니다. 30가지가 넘는 레이어 유형으로 광범위한 딥 러닝을 지원할뿐만 아니라 트리 앙상블, SVM, 일반 선형 모델과 같은 표준 모델도 지원합니다. Metal 및 Accelerate와 같은 로우 레벨 기술을 기반으로 만들어졌기 때문에 Core ML이 CPU 및 GPU를 원활하게 사용하여 최대 효율과 성능을 제공합니다.  기기에서 머신 러닝 모델을 구동할 수 있으므로 분석을 위해 데이터를 기기에서 옮길 필요가 없습니다.

Vision

컴퓨터 Vision 머신 러닝 기능을 앱에 손쉽게 구축할 수 있습니다. 얼굴 추적, 얼굴 인식, 랜드마크, 텍스트 인식, 직사각형 감지, 바코드 인식, 물체 추적, 이미지 등록 기능이 지원됩니다.

자연 언어

자연 언어 프레임워크는 자연 언어 텍스트를 분석하고 언어별 메타데이터를 추론하는 데 사용되는 새로운 프레임워크입니다. Create ML과 함께 이 프레임워크를 사용하여 사용자 설정 NLP 모델을 학습시키고 배포할 수 있습니다.

Create ML 소개

이 새로운 프레임워크를 사용하면 머신 러닝 모델을 손쉽게 빌드할 수 있습니다. 머신 러닝에 관한 전문적인 지식이 없어도 됩니다. Swift 덕분에 익숙하고 사용하기 쉬워진 Create ML은 Xcode 10의 플레이그라운드에 통합되어 모델 생성 워크플로우를 실시간으로 볼 수 있습니다. 단 몇 줄의 Swift 코드를 추가하여 Vision 및 자연 언어 기술을 활용하고 회귀, 이미지 분류, 단어 태그 지정, 문장 분류 등의 다양한 작업을 위해 Apple 생태계에 최적화된 모델을 만들 수 있습니다. 또한, Mac을 사용하여 전용 서버 없이도 사용자 설정 데이터로 Apple의 모델을 학습시킬 수 있습니다.

Create ML에 대해 알아보기(영문)

Core ML 모델 작업

모델을 빌드하고 간단히 변환하는 도구를 찾아보거나 바로 사용할 수 있는 Core ML을 활용해 보십시오.

모델 작업에 대해 알아보기

Apple 머신 러닝 저널

머신 러닝 기술을 사용하는 작업에 관한 Apple 엔지니어의 게시물을 읽어 보십시오.

저널 읽기(영문)