1. 모델 훈련: 우선, 원하는 영상을 분류할 수 있는 머신 러닝 모델을 선택하고 훈련시킵니다. 이 모델은 일반적으로 TensorFlow나 PyTorch와 같은 머신 러닝 프레임워크로 훈련되며, Core ML이 지원하는 포맷으로 변환해야 합니다.

2. 모델 변환: 훈련된 모델을 Core ML이 지원하는 .mlmodel 형식으로 변환해야 합니다. 이러한 변환 작업은 Core ML Tools를 사용하여 수행할 수 있습니다.

3. 모델 통합: Xcode의 프로젝트에 .mlmodel 파일을 추가하여 모델을 애플리케이션에 통합합니다. Xcode는 이러한 Core ML 모델을 쉽게 가져올 수 있는 도구를 제공합니다.

4. 영상 인식 구현: Core ML 모델을 사용하여 영상을 입력으로 받고, 모델의 추론 결과를 처리하여 영상 인식 기능을 구현합니다. 이를 위해 Vision 프레임워크를 사용하여 영상 처리 및 인식을 수행할 수 있습니다.

위의 과정을 통해 Core ML을 사용하여 iOS 애플리케이션에 영상 인식 기능을 구현할 수 있습니다. 이를 통해 강력한 머신 러닝 모델을 효율적으로 모바일 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.