ch19 🤖 CoreML

✅ CoreML은 애플에서 제공해주는 프레임워크

기계학습 = 딥러닝 

 

딥러닝이 ML시대를 활짝 열어줌

 

응용분야 또한 상당히 넓은데, 상품 추천, 자율 주행, 병 진단 등 너무 많은 범위에서 뛰어난 성능을 보여주고 있음. 

여러 분야에서 검증되고 있고 산업에서는 뛰어난 성능 -> 사용자 가치로 변환되고 있음

 

앱 내에서 ML의 적용이 시급하다.

Apple과 Google이 이 분야의 선두주자이며, 프레임워크를 지속적으로 업데이트하고 있다.

 

CoreML은 크게는 이미지 분석, 자연어 처리, 오디오 분석에서 사용하고 있다.

CoreML을 사용하기 위한 모델을 도식화(워크 플로우)

 

워크 플로우를 조금 더 자세하게 그려보면은!

 

앞의 두개의 영역이 머신러닝 엔지니어가 담당하는 부분이고, 이후의 3가지 부분이 우리가 담당하는 부분이다.

때로는 우리가 앞단의 일을 조금 더 자세히 보면은

데이터를 수집해서 모바일용으로 변환

여기 부분을 혼자 혹은 여럿이서 할 수 있다.

 

그런데... 애플과 구글이 위의 빨간색 부분을 머신러닝 엔지니어 학위가 없어도 모두가 할 수 있게 해줄게!! 라고 외치고 있어.

그래서 구글과 애플은 그런 서비스를 계속 제공해주고 있어.

 

구글의 경우에는 : Teachable Machine 이라고 누구나 머신러닝 모델을 만들 수 있게 도와준다.

 

Teachable Machine 사용법

세가지 스텝으로 쉽게 만들어줌.. 헉ㄲ...

 

모든 것을 다 만들 수 있는 것은 아니고 이미지, 소리, 모션을 다룰 수 있다.

 

 

그럼 Apple을 볼까?

애플은 CreateML을 통해서 만들 수 있게 해준다.

CreateML

CreateML의 사용법 

CreateML의 사용 제약

애플에서도 이미지, 텍스트, 테이블 데이터에 대해서만 만들 수 있다고 말하고 있어.

 

머신러닝 과정이 이렇게 단순화가 된다!!

과정의 단순화!!

이번에 할 앱은 고양이랑 강아지 분류기를 만들어볼 것이다.

 

이번 앱의 흐름도!!