Core ML은 iOS 앱에서 기계 학습 모델을 쉽게 통합할 수 있게 해주는 프레임워크입니다. 이번에는 Swift를 사용하여 Core ML을 이용하여 자동 문서 분류를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 모델 훈련

먼저, 자동 문서 분류를 위한 모델을 훈련해야 합니다. 원하는 분류 기준에 맞게 문서 데이터를 준비하고, 이를 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 훈련이 끝나면 Core ML 모델로 변환하여 앱에 통합할 준비를 합니다.

2. Core ML 모델 통합

모델을 훈련시킨 후에는 Xcode를 사용하여 Core ML 모델을 앱에 통합합니다. Xcode 프로젝트에 모델 파일을 추가하고, 모델 클래스를 생성하여 모델을 로드합니다.

import CoreML

guard let model = try? DocumentClassifier(configuration: MLModelConfiguration.init()) else {
    fatalError("모델을 로드하는 데 실패했습니다.")
}

3. 문서 분류

앱에서 사용자가 문서를 제출하면, Core ML 모델을 사용하여 자동으로 문서를 분류합니다.

func classifyDocument(_ document: Document) -> String {
    guard let prediction = try? model.prediction(text: document.text) else {
        return "분류할 수 없는 문서"
    }
    return prediction.category
}

결론

Swift를 사용하여 Core ML을 이용하여 자동 문서 분류를 수행하는 방법을 간략하게 살펴보았습니다. 모델 훈련, 모델 통합, 그리고 실제 문서 분류까지의 세 단계를 거치면, 사용자가 제출한 문서를 효과적으로 분류할 수 있는 iOS 앱을 만들 수 있습니다.

더 자세한 내용은 Core ML 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.