1. Подготовьте модель Core ML:

  • Получите предварительно обученную модель машинного обучения в формате Core ML (.mlmodel). Вы можете найти множество предварительно обученных моделей на таких платформах, как Apple Core ML Model Zoo (https://developer.apple.com/machine-learning/models/).
  • Кроме того, вы можете создать собственную модель машинного обучения с помощью популярных фреймворков, таких как TensorFlow или PyTorch, а затем преобразовать ее в формат Core ML с помощью таких инструментов, как coremltools.

2. Настройка Xcode:

  • Откройте свой проект Xcode или создайте новый.
  • Перетащите файл модели Core ML в свой проект Xcode. Это автоматически сгенерирует класс Swift, представляющий модель.

3. Интеграция модели:

  • В своем проекте Xcode перейдите к файлу Swift, соответствующему вашему классу модели.
  • Импортируйте платформу Core ML в начало файла: import CoreML.
  • Создайте экземпляр класса модели Core ML: let model = YourModelClass().
  • Используйте модель, чтобы делать прогнозы, вызывая созданные ею методы. Точные доступные методы зависят от конкретной модели, которую вы используете.

4. Делать прогнозы:

  • Подготовьте входные данные в формате, ожидаемом моделью. Это может включать изменение размера изображений, нормализацию значений или преобразование текста в числовые представления, в зависимости от требований модели.
  • Вызовите соответствующий метод прогнозирования для экземпляра модели, чтобы получить прогнозы. Например, если в вашем классе модели есть метод с именем predict, вы можете использовать его следующим образом: let prediction = try? model.prediction(input: yourInputData).
  • Извлеките выходные данные из объекта предсказания и используйте их в своем приложении по мере необходимости.

5. Обработка ошибок:

  • Прогнозы Core ML могут вызывать ошибки, поэтому важно правильно их обрабатывать. Оберните код предсказания в блок do-catch для обработки потенциальных ошибок.
  • Пример:
do {
    let prediction = try model.prediction(input: yourInputData)
    // Use the prediction output
} catch {
    // Handle the error
    print("Prediction error: \(error)")
}

6. Собери и запусти:

  • Создайте и запустите свое приложение на совместимом устройстве iOS или симуляторе.

Выполнив следующие действия, вы сможете интегрировать модель Core ML в свое приложение для iOS и использовать ее для прогнозирования на основе входных данных.