Core ML은 애플의 머신 러닝 프레임워크로, iOS 및 macOS 앱에서 머신 러닝 모델을 통합하고 실행하기 위한 훌륭한 도구입니다. Core ML을 사용하여 데이터 예측을 수행하는 기본적인 방법은 다음과 같습니다.

1. Core ML 모델 통합

Core ML 모델을 통합하기 위해 Xcode에서 프로젝트를 열고 모델 파일을 추가합니다. 이때 모델 파일은 훈련된 머신 러닝 모델을 나타내는 .mlmodel 확장자를 가진 파일이어야 합니다.

import CoreML

guard let model = try? YourModelClass(configuration: MLModelConfiguration()) else {
    fatalError("모델을 로드할 수 없습니다.")
}

2. 데이터 입력

데이터를 모델에 입력하기 위해 필요한 입력을 생성해야 합니다. 모델의 입력 형식에 따라 적절한 데이터를 준비하고 이를 모델에 제공합니다.

let inputArray = try? MLMultiArray(shape: [1, inputSize], dataType: .double)
// 입력 데이터를 inputArray에 할당

3. 예측 수행

입력 데이터를 모델에 전달하고 예측을 수행합니다.

guard let output = try? model.prediction(input: YourModelClassInput(input: inputArray)) else {
    fatalError("예측을 수행할 수 없습니다.")
}
// output을 분석하고 사용

위의 세 단계를 따라가면 Core ML 모델을 사용하여 데이터 예측을 수행할 수 있습니다. 더 복잡한 예측 작업을 수행하기 위해서는 데이터 전처리 및 모델의 출력을 해석하는 추가적인 작업이 필요할 수 있습니다.

더 자세한 정보는 Core ML Documentation에서 찾을 수 있습니다.