Schritte zur Verwendung von Core ML in der iOS-App-Entwicklung | von Vahid Dnt | Mai 2023

1. Bereiten Sie das Kern-ML-Modell vor:

• Erhalten Sie ein vorab trainiertes Modell für maschinelles Lernen im Core ML-Format (.mlmodel). Auf Plattformen wie Apples Core ML Mannequin Zoo (https://developer.apple.com/machine-learning/models/).
• Alternativ können Sie mit gängigen Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch Ihr eigenes Modell für maschinelles Lernen erstellen und es dann mit Instruments wie … in das Core ML-Format konvertieren coremltools.

2. Xcode-Setup:

• Öffnen Sie Ihr Xcode-Projekt oder erstellen Sie ein neues.
• Ziehen Sie die Core ML-Modelldatei per Drag & Drop in Ihr Xcode-Projekt. Dadurch wird automatisch eine Swift-Klasse generiert, die das Modell darstellt.

3. Modellintegration:

• Navigieren Sie in Ihrem Xcode-Projekt zu der Swift-Datei, die Ihrer Modellklasse entspricht.
• Importieren Sie das Core ML-Framework oben in der Datei: import CoreML.
• Erstellen Sie eine Instanz der Core ML-Modellklasse: let mannequin = YourModelClass().
• Verwenden Sie das Modell, um Vorhersagen zu treffen, indem Sie die generierten Methoden aufrufen. Die genauen verfügbaren Methoden hängen von dem spezifischen Modell ab, das Sie verwenden.

4. Vorhersagen treffen:

• Bereiten Sie Eingabedaten in dem vom Modell erwarteten Format vor. Dies kann je nach den Anforderungen des Modells die Größenänderung von Bildern, die Normalisierung von Werten oder die Umwandlung von Textual content in numerische Darstellungen umfassen.
• Rufen Sie die entsprechende Vorhersagemethode für die Modellinstanz auf, um Vorhersagen zu erhalten. Wenn Ihre Modellklasse beispielsweise über eine Methode namens verfügt predictSie können es so verwenden: let prediction = strive? mannequin.prediction(enter: yourInputData).
• Extrahieren Sie die Ausgabe aus dem Vorhersageobjekt und verwenden Sie sie nach Bedarf in Ihrer App.

5. Umgang mit Fehlern:

• Kern-ML-Vorhersagen können Fehler auslösen, daher ist es wichtig, angemessen damit umzugehen. Wickeln Sie den Vorhersagecode in a ein do-catch Block, um potenzielle Fehler zu behandeln.
• Beispiel:

do {
let prediction = strive mannequin.prediction(enter: yourInputData)
// Use the prediction output
} catch {
// Deal with the error
print("Prediction error: (error)")
}

6. Erstellen und ausführen:

• Erstellen Sie Ihre App und führen Sie sie auf einem kompatiblen iOS-Gerät oder Simulator aus.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie ein Core ML-Modell in Ihre iOS-App integrieren und es verwenden, um Vorhersagen auf der Grundlage von Eingabedaten zu treffen.