Core ML : Membangun Aplikasi iOS Berbasis Machine Learning

Setelah tahu dasar-dasar berkenaan Core ML, pertanyaan sesudah itu adalah bagaimana cara memanfaatkannya untuk membawa dampak aplikasi iOS? Berikut ini adalah beberapa langkah yang dapat anda mengikuti untuk jadi mengintegrasikan machine learning ke didalam aplikasi iOS memakai Core ML.

Persiapkan Model Machine Learning bersama dengan Core ML

Langkah pertama adalah memiliki model machine learning yang udah dilatih. Kamu dapat memperoleh model berasal dari bermacam sumber, seperti model open-source yang tersedia di internet, fasilitas cloud AI, atau model yang anda bangun sendiri memakai framework seperti Xcode, TuriCreate, TensorFlow, atau PyTorch.

Pastikan model yang anda menentukan memiliki format yang cocok bersama dengan Core ML (biasanya bersama dengan ekstensi .mlmodel). Jika model yang anda memiliki belum didalam format ini, memakai Core ML Tools untuk mengonversinya.

Contoh Kasus Deteksi Bunga bersama dengan Core ML

Misalnya, anda menginginkan membangun aplikasi yang dapat mengetahui model bunga didalam gambar. Model machine learning yang dilatih untuk mengetahui bermacam model bunga dapat anda konversi ke format Core ML memakai perintah Python berikut.

import coremltools

# Konversi model TensorFlow ke Core ML

coreml_model = coremltools.converters.tensorflow.convert(“model.pb”)

coreml_model.save(“FlowerClassifier.mlmodel”)

Integrasikan Model Core ML ke didalam Xcode

Setelah memiliki model bersama dengan format .mlmodel, cara sesudah itu adalah memasukkannya ke didalam proyek Xcode seperti berikut.

Drag-and-drop file .mlmodel ke didalam proyek Xcode.

Xcode dapat secara otomatis membawa dampak kelas Swift yang mewakili model berikut agar ringan untuk digunakan didalam kode.

Gunakan Model di Aplikasi

Core ML membawa dampak proses integrasi model jadi terlalu sederhana. Kamu hanya kudu beberapa baris kode Swift untuk jadi memakai model didalam aplikasi. Berikut umpama cara memakai model Core ML bernama FlowerClassifier untuk klasifikasi gambar.

import CoreML

import Vision

func classifyImage(_ image: UIImage) {

    guard let model = try? VNCoreMLModel(for: FlowerClassifier().model) else {

        print(“Gagal memuat model”)

        return

    }

    let request = VNCoreMLRequest(model: model) { (request, error) in

        guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation] else {

            print(“Tidak tersedia hasil yang valid”)

            return

        }

        if let topResult = results.first {

            print(“Klasifikasi: \(topResult.identifier), Confidence: \(topResult.confidence)”)

        }

    }

    guard let ciImage = CIImage(image: image) else return

    let handler = VNImageRequestHandler(ciImage: ciImage)

    try? handler.perform([request])

}

Uji Coba Aplikasi iOS berbasis Core ML

Setelah mengintegrasikan model ke didalam aplikasi, laksanakan pengujian untuk memastikan model berguna bersama dengan baik. Gunakan beberapa gambar atau dataset uji untuk memeriksa akurasi hasil prediksi. Kamu juga dapat memakai fitur bawaan Xcode untuk memvisualisasikan performa model.

Mau bikin aplikasi tapi bingung? Hubungi saja pakarnya sekarang: Ade Prasetyo

Gambar Bunga yang Telah Dianalisis

Optimalkan Model Core ML untuk Performa

CoreML membantu optimalisasi model untuk tingkatkan performa dan efisiensi. Beberapa cara untuk mengoptimalkan model meliputi:

Quantization: Mengurangi ukuran model bersama dengan menaruh bobot didalam format yang lebih kecil (seperti int8).

Batch Processing: Memproses beberapa knowledge sekaligus untuk mempercepat selagi prediksi.

On-Device Training: Menggunakan fitur terakhir berasal dari Apple untuk melatih kembali model segera di perangkat pengguna.

Kesimpulan

Core ML mengakses kesempatan besar bagi pengembang untuk mengintegrasikan machine learning ke didalam aplikasi iOS bersama dengan cara yang efisien dan ramah pengguna. Dengan tahu dasar-dasar Core ML, memakai alat seperti Xcode dan Core ML Tools, serta mengikuti beberapa langkah pengembangan yang tepat, anda dapat menciptakan aplikasi canggih yang memakai kekuatan AI untuk mengimbuhkan solusi nyata kepada pengguna.

Jika anda menginginkan jadi studi iOS development, udah ada langganan Learning Path baru, iOS Developer di Tokopedia Dicoding. Mulai studi terarah bersama dengan Learning Path. Khusus untuk kamu, dapatkan diskon 70% untuk tiap-tiap pembelian paket learning path. Kunjungi dicoding.id/iOS.

Jadi, menanti apa lagi? Segera jadi proyekmu dan eksplorasi kekuatan Core ML untuk membawa dampak aplikasi iOS yang lebih pintar dan interaktif!