이번 포스트에서는 Swift의 Core ML(머신 러닝) 프레임워크를 활용하여 이미지 인식을 통해 동물 종류를 분류하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Core ML이란?

Core ML은 iOS 앱, macOS 앱, watchOS 앱 및 tvOS 앱에서 기계 학습 모델을 통합하는 프레임워크입니다. 이를 통해 앱을 통해 모델을 실행 및 예측할 수 있어, 이미지 및 텍스트 분류, 객체 감지, 자연어 처리 및 기타 머신 러닝 작업을 수행할 수 있습니다.

동물 종류 분류를 위한 모델

가장 먼저, 동물 종류 분류를 위한 머신 러닝 모델을 준비해야 합니다. 이 모델은 사전에 학습된 데이터를 기반으로 동물 사진을 입력으로 받아 해당 동물의 종류를 예측할 수 있습니다.

이 예제에서는 이미지넷(ImageNet) 데이터셋으로 사전에 학습된 ‘ResNet50’ 모델을 사용해보겠습니다.

import CoreML
import Vision

// 학습된 Core ML 모델을 로드
guard let model = try? VNCoreMLModel(for: ResNet50().model) else {
    fatalError("모델 로드 실패")
}

// 이미지 분류 요청을 생성
let request = VNCoreMLRequest(model: model) { request, error in
    // 예측 결과 처리
    guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation],
        let topResult = results.first else {
            fatalError("예측 실패")
    }
    print(topResult.identifier, topResult.confidence)
}

위 예제에서는 Core ML 모델을 로드하고, 이미지 분류를 위한 요청을 생성하는 방법을 보여줍니다.

모델 통합

이제 이 모델을 iOS 앱에 통합하여 동물 종류를 분류해보면 됩니다. 사용자가 앱에 동물 사진을 제공하면, Core ML을 사용하여 해당 동물의 종류를 예측하고 반환할 수 있습니다.

이처럼 Core ML을 이용하여 동물 종류를 분류하는 방법에 대해 간단히 알아보았습니다. Core ML을 활용하면 다양한 머신 러닝 작업을 iOS 앱에 통합할 수 있어, 흥미로운 앱을 개발할 수 있을 것입니다.