1. Core ML 모델 훈련: 머신 러닝 모델을 훈련하여 동영상 분류를 수행할 수 있는 Core ML 모델을 만듭니다. 이를 위해서는 머신 러닝 알고리즘을 사용하고, 적절한 데이터셋으로 모델을 훈련해야 합니다.

2. Core ML 모델 통합: 훈련된 모델을 Core ML 모델로 변환하고, 앱에서 사용할 수 있도록 통합합니다. 이 단계에서는 모델을 iOS 프로젝트에 추가하고, Swift 코드에서 모델을 로드할 수 있도록 설정해야 합니다.

3. 동영상 분류 수행: 통합된 Core ML 모델을 사용하여 동영상 분류를 수행합니다. 동영상의 프레임을 모델에 입력으로 제공하고, 모델은 각 프레임을 분류하여 동영상의 콘텐츠를 인식합니다.

위의 단계를 통해 Swift Core ML을 사용하여 동영상 분류를 수행할 수 있습니다. 실제 구현에는 모델 훈련, 모델 통합 및 동영상 분류를 위한 Swift 코드 작성 등 다양한 기술적인 측면이 포함됩니다.