[swift] Swift 인공지능

28 Nov 2023

swift

Swift는 Apple에서 개발한 프로그래밍 언어로, iOS 및 macOS 애플리케이션을 개발하는 데 주로 사용됩니다. Swift는 간결하고 쉽게 읽고 쓸 수 있는 문법을 가지고 있어 많은 개발자에게 사랑받고 있습니다. 또한 Swift는 인공지능 개발 분야에서도 많이 사용되고 있습니다.

CoreML

Swift를 사용하여 인공지능을 개발하기 위해 주로 사용되는 프레임워크 중 하나가 CoreML입니다. CoreML은 Apple의 머신러닝 프레임워크로, Swift를 통해 iOS 및 macOS 애플리케이션에 머신러닝 기능을 추가할 수 있습니다. CoreML은 미리 학습된 모델을 사용하거나 직접 모델을 훈련시켜 사용할 수 있는데, Swift를 통해 모델을 불러오고 예측을 수행하는 것이 매우 간단합니다.

import CoreML

guard let model = try? VNCoreMLModel(for: MyModel().model) else {
    fatalError("Failed to load Core ML model")
}

let request = VNCoreMLRequest(model: model) { (request, error) in
    if let error = error {
        print("Prediction error: \(error)")
        return
    }

    guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation] else {
        print("Invalid results")
        return
    }

    let prediction = results.first
    print("Prediction: \(prediction?.identifier)")
}

let handler = VNImageRequestHandler(url: imageURL)
try? handler.perform([request])

위 코드는 CoreML을 사용하여 이미지를 분류하는 예제입니다. 먼저, 모델을 불러오고 VNCoreMLRequest를 생성합니다. 이후, VNImageRequestHandler를 사용하여 이미지를 로드하고 예측을 수행합니다. 예측 결과는 VNClassificationObservation 객체로 얻을 수 있으며, 신뢰도가 가장 높은 결과를 선택하여 사용할 수 있습니다.

TensorFlow

Swift에서 인공지능 개발을 위해 TensorFlow를 사용할 수도 있습니다. TensorFlow는 Google에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, Swift를 지원하고 있습니다. TensorFlow를 사용하면 다양한 머신러닝 모델을 구축하고 학습시킬 수 있습니다.

import TensorFlow

let model = MyNeuralNetwork()
let optimizer = SGD(for: model)
let batchSize = 32
let dataset = MyDataset()
let epochs = 10

for epoch in 1...epochs {
    for batch in dataset.trainingData.batched(batchSize) {
        let (images, labels) = (batch.data, batch.label)
        let gradients = TensorFlow.gradient(at: model) { model -> Tensor<Float> in
            let logits = model(images)
            let loss = softmaxCrossEntropy(logits: logits, labels: labels)
            return loss
        }
        optimizer.update(&model, along: gradients)
    }
}

let testImages = dataset.testData.data
let testLabels = dataset.testData.label
let testLogits = model(testImages)
let testLoss = softmaxCrossEntropy(logits: testLogits, labels: testLabels)
let testAccuracy = accuracy(predictions: testLogits, labels: testLabels)
print("Test loss: \(testLoss), Test accuracy: \(testAccuracy)")

위 코드는 TensorFlow를 사용하여 뉴럴 네트워크를 학습하는 예제입니다. 모델과 옵티마이저를 정의하고, 데이터셋과 학습 횟수를 설정한 후, 반복문을 통해 학습을 진행합니다. 학습이 완료되면 테스트 데이터를 사용하여 결과를 평가합니다.

CoreML

TensorFlow

참고 자료