53、iOS 开发中的机器学习与快速操作指南

iOS 开发中的机器学习与快速操作指南

1. iOS 机器学习简介

在 iOS 开发中，机器学习正发挥着越来越重要的作用。当进行机器学习时，通常会将数据划分为训练集和测试集，一般建议使用 80% 的数据进行训练，20% 的数据进行测试。训练好的模型可以保存到文件中，只需将文件拖放到 Xcode 项目导航面板，就可以在应用代码中使用。

iOS 提供了多个机器学习框架：
- Core ML 框架：用于创建和发起使用模型执行的请求。
- Vision 框架：专门处理图像。
- Natural Language 框架：用于处理文本和自然语言。
- GameplayKit 框架：用于游戏开发。

而且，iOS 设备上的机器学习操作可以在本地运行，利用 CPU 甚至 GPU 进行更密集的任务，既保护了用户数据隐私，又避免了对网络连接的依赖。

2. 使用 Create ML 构建图像分类模型

2.1 数据集介绍

要构建图像分类模型，需要使用已分类的图像数据集进行训练。以一个包含苹果和香蕉图像的数据集为例，该数据集可从 https://www.ebookfrenzy.com/retail/ios16/ 下载，存放在名为 CreateML_dataset 的文件夹中。数据集包含一个训练文件夹和一个测试文件夹，训练文件夹中的图像按类别分为子文件夹，测试文件夹中的图像未用于训练。下载数据集后，建议浏览文件夹和图像，了解数据结