1. 데이터 수집 및 준비: 머신 러닝 모델을 훈련시키기 위해서는 충분한 양의 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 특징 추출과 레이블링되어야 합니다.

2. 특징 추출과 전처리: 훈련 데이터에서 유용한 특징을 추출하고, 입력 데이터에 대한 전처리 작업을 수행합니다. 예를 들어, 이미지 데이터의 경우 크기 조정, 정규화, 밝기 조절 등의 작업이 필요할 수 있습니다.

3. 모델 선택 및 훈련: 훈련할 모델을 선택하고, 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 이 단계에서는 데이터를 입력으로 받고 원하는 결과를 예측하는 방법을 학습합니다.

4. 모델 평가: 훈련된 모델을 평가하여 정확성과 성능을 확인합니다. 이를 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 도출할 수 있습니다.

5. Core ML 모델 변환: 훈련된 모델을 Core ML 형식으로 변환하여 iOS 앱에서 사용할 수 있도록 합니다.

이러한 과정을 거쳐 Core ML 모델을 훈련시킬 수 있으며, Apple의 Core ML 도구상자를 사용하여 이러한 작업을 보다 손쉽게 처리할 수 있습니다.