1. 모델 선택: 먼저 여러 종류의 데이터를 분류하기 위한 적합한 머신 러닝 모델을 선정해야 합니다. 이때, Core ML에서 지원하는 모델 형식인 .mlmodel 파일 형식으로 변환된 모델을 사용해야 합니다.

2. 모델 통합: 선택한 모델을 Xcode 프로젝트에 통합합니다. Xcode는 Core ML 모델을 쉽게 추가하고 관리할 수 있는 기능을 제공합니다.

3. 입력 데이터 처리: 분류하고자 하는 다양한 종류의 데이터를 모델에 입력하기 전에, 해당 데이터를 모델이 기대하는 형식으로 사전처리해야 합니다. 예를 들어, 이미지 데이터의 경우 이미지를 정규화하고 크기를 조정해야 합니다.

4. 모델 추론: Core ML을 사용하여 모델에 입력 데이터를 전달하고 추론을 수행합니다. 이를 통해 모델은 입력 데이터를 기반으로 각 범주에 속할 확률을 출력합니다.

5. 결과 해석: 모델의 출력을 해석하여 결과를 해석하고 표시합니다. 이를 통해 사용자에게 분류된 데이터에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.

위의 과정을 통해, Core ML을 사용하여 여러 종류의 데이터를 분류할 수 있습니다.