iOS-CoreML-Study

실전! CoreML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발 책을 통해 CoreML 공부하기

1. 머신러닝(ML) 개요

인공지능의 하위 분야
컴퓨터가 인간과 비슷한 수준의 자동화된 지능을 갖는 것을 목표로 함
전문가가 규칙을 만들어 구현한 인공지능(Symbolic AI) 대신 사례와 경험을 통해 학습시킴으로써 구현하는 인공지능
훈련(training) 단계: ML 모델을 생성하는 단계, 입력과 응답을 함께 공급함으로써 모델을 훈련시킴(학습시킴)
추론(Inference) 단계: ML 모델을 통해 문제를 해결하는 단계, 모델링된 데이터는 입력이 들어오면 응답을 추론할 수 있음
ML 알고리즘을 통해 할 수 있는 것
- 넷플릭스의 추천 프로그램 생성, Shadow draw의 프리핸드 드로잉, 셔터스톡의 구도 기반 이미지 검색, iOS 키보드의 다음 글자 예측
ML 작업 흐름
- 훈련 단계: 문제/기능 정의 -> 필요한 데이터 식별 -> ML 모델 생성 -> 학습 데이터 구성 -> ML 모델 검증
- 추론 단계: 입력 -> 입력 준비 -> 훈련된 모델 -> 출력 해석