[swift] Swift를 활용한 머신 러닝 개발

15 Dec 2023

swift

본 포스트에서는 Swift 언어를 활용하여 머신 러닝 모델을 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Swift 언어 소개

Swift는 애플에서 개발한 프로그래밍 언어로 iOS 및 macOS 애플리케이션 개발을 위해 고안되었습니다. 그러나 최근에는 Swift를 활용한 머신 러닝 및 데이터 과학 분야에서의 활용도가 높아지고 있습니다.

머신 러닝 라이브러리 사용

Swift를 활용하여 머신 러닝 모델을 개발하기 위해서는 TensorFlow나 Apple의 Create ML과 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이러한 라이브러리는 Swift에서 머신 러닝 모델을 쉽게 구축하고 학습할 수 있도록 도와줍니다.

import TensorFlow

// 모델 정의
struct MyModel: Module {
    var layer1 = Dense<Float>(inputSize: 784, outputSize: 30, activation: relu)
    var layer2 = Dense<Float>(inputSize: 30, outputSize: 10)

    @differentiable
    func callAsFunction(_ input: Tensor<Float>) -> Tensor<Float> {
        return input.sequenced(through: layer1, layer2)
    }
}

// 모델 학습
let model = MyModel()
let optimizer = SGD(for: model, learningRate: 0.1)
for epoch in 1...10 {
    for (x, y) in dataset.trainingData {
        let 𝛁model = model.gradient { model -> Tensor<Float> in
            let ŷ = model(x)
            let loss = softmaxCrossEntropy(logits: ŷ, labels: y)
            return loss
        }
        optimizer.update(&model, along: 𝛁model)
    }
}

데이터 전처리

Swift를 사용하여 머신 러닝 모델을 개발할 때, 데이터 전처리는 매우 중요한 단계입니다. Swift에서는 Create ML을 활용하여 데이터를 로드하고 전처리하는 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

import CreateML

// 데이터 로드
let data = try MLDataTable(contentsOf: URL(fileURLWithPath: "data.csv"))

// 데이터 전처리
let preprocessingModel = try MLImageClassifier(trainingData: data, imageColumn: "image")

모델 학습

데이터 전처리가 완료되면, 모델을 학습시키는 단계로 넘어갈 수 있습니다. Swift에서는 TensorFlow나 Create ML과 같은 라이브러리를 사용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다.

// 모델 학습
let model = try MLImageClassifier(trainingData: trainingData)

결론

이러한 방식으로 Swift를 활용하여 머신 러닝 모델을 개발할 수 있습니다. Swift를 사용하면 iOS 및 macOS 애플리케이션과 머신 러닝 모델을 통합하는 과정이 보다 효율적으로 이루어질 수 있습니다.

이상으로 Swift를 활용한 머신 러닝 개발에 대해 알아보았습니다.

Apple Developer Documentation

Swift Official Website

목차

Swift 언어 소개

머신 러닝 라이브러리 사용

데이터 전처리

모델 학습

결론