
Sebagai penggiat IT, kamu tidak asing dengan AI beserta keluarganya, bukan? Di masa sementara ini, banyak pengembang aplikasi manfaatkan beragam AI untuk mendukung pekerjaan mereka, layaknya Gemini, ChatGPT, Llama, Core ML, dan tetap banyak lagi.
Tentunya, sebagai pengembang aplikasi, tak hanya fasih menggunakannya, kita termasuk kudu sadar langkah mengimplementasikan machine learning di dalam aplikasi. Lalu, bagaimana ya menerapkannya di dalam aplikasi iOS? Silahkan simak penjelasan dari Ade Prasetyo sebagai salah satu pakar mobile deplover ini:
AI dan Machine Learning
Generative AI
Sebelum mengimplementasikan machine learning di dalam aplikasi, tentu kita kudu sadar dahulu bedanya AI dengan ML. AI atau artificial intelligence adalah sistem komputer yang dapat laksanakan pekerjaan-pekerjaan yang kebanyakan perlu tenaga atau kecerdasan manusia untuk menyelesaikannya, namun ML atau machine learning adalah teknologi yang dapat mempelajari information yang tersedia dan laksanakan tugas-tugas tertentu sesuai dengan apa yang ia pelajari. Lalu, apa hubungannya Machine Learning dengan AI?
Cabang berasal dari AI
Teknologi machine learning ini merupakan keliru satu cabang berasal dari AI. Tak hanya ML, tetap banyak ulang misal berasal dari AI, layaknya NLP, vision, speech, hingga robotics. Namun, terhadap peluang ini, kita bakal fokus dengan machine learning dan implementasinya di dalam aplikasi iOS.
Machine Learning Workflow
Kira-kira, bagaimana langkah machine learning bekerja ya? Dalam traditional programming, kamu kebanyakan bakal manfaatkan logika pemrograman tertentu untuk memilih keputusan berasal dari sebuah program.
Contohnya di halaman login, kamu bakal menyebabkan keputusan untuk memvalidasi email yang dimasukkan. Jadi, terkecuali tersedia email yang tidak valid, output berasal dari kode program selanjutnya bakal false atau gagal.
Workflow Machine Learning
Hal ini tidak sama dengan pendekatan yang digunakan oleh machine learning. Di sini, kamu tidak ulang berfokus dengan aturan, melainkan machine learning-lah yang bakal membangun dan menemukan polanya. Kamu memadai sedia kan misal input dan melabelinya sebagai output tertentu.
Contohnya, kamu mendambakan menyebabkan sebuah aplikasi untuk mendeteksi anjing dan kucing. Input berasal dari aplikasi selanjutnya adalah foto-foto hewan anjing dan kucing. Tugas machine learning selanjutnya adalah menandai atau dapat dikatakan dengan memberikan label, apakah foto selanjutnya termasuk kucing atau anjing.
Perjalanan Mendeteksi Gambar
Semakin banyak input dan output yang kamu sediakan, semakin pintar keputusan yang dapat kamu buat. Nah, keputusan di dalam machine learning selanjutnya disimpan di dalam sebuah model. Kurang lebih gambaran berasal dari rangkaian pembuatan jenis selanjutnya dapat kamu melihat layaknya ini.
Flow Machine Learning
Kamu dapat pelajari langkah kerja machine learning secara lebih cermat di dalam kelas Belajar Machine Learning untuk Pemula.
Model Machine Learning untuk Pengembangan Aplikasi
Seperti yang kita tahu, sementara ini udah banyak aplikasi yang tersedia di marketplace. Semua aplikasi selanjutnya tentu memiliki solusinya tiap-tiap sesuai dengan kasus yang diangkat. Tentunya keberagaman solusi selanjutnya perlu pendekatannya tersendiri dikala mendambakan menerapkan machine learning di dalamnya.
Oleh gara-gara itu, pengembang jenis machine learning berlomba-lomba membangun sebuah jenis yang dapat digunakan oleh orang banyak, layaknya jenis berasal dari Gemini dan ChatGPT yang dapat digunakan di dalam pengembangan aplikasi. Meskipun demikian, ternyata membangun jenis sendiri sesuai kebutuhan bisnis aplikasi termasuk mudah ditunaikan sementara ini, lo!
Saat ini, tersedia banyak platform dan sarana yang sedia kan jenis machine learning yang dapat diintegrasikan segera ke di dalam aplikasi layaknya berikut.
TensorFlow Lite: Framework open-source yang dikembangkan oleh Google ini sangat mungkin pengembang untuk membuat, melatih, dan menerapkan jenis machine learning dengan mudah. TensorFlow termasuk mendukung beragam platform, termasuk iOS.
Core ML: Apple sedia kan Core ML sebagai framework bawaan untuk mengintegrasikan jenis machine learning ke di dalam aplikasi iOS. Dengan Core ML, kamu dapat manfaatkan jenis yang udah dilatih untuk beragam tugas layaknya pengenalan gambar, pemikiran teks, hingga prediksi data.
PyTorch: Framework yang fleksibel dan terkenal untuk riset dan pengembangan machine learning. PyTorch sangat mungkin pengembang membangun jenis kustom yang sesudah itu dapat diekspor ke Core ML untuk aplikasi iOS.
Selain itu, jenis yang disediakan oleh perusahaan besar layaknya OpenAI, Meta, dan Google Cloud AI termasuk dapat dimanfaatkan. Model-model ini sering kali udah dilatih dengan dataset yang benar-benar besar supaya kamu tidak kudu mengawali berasal dari nol.
Nah, terhadap blog ini kita bakal fokus mengupas perihal Core ML.
Apa itu Core ML ya?
Core ML adalah framework milik Apple yang dirancang tertentu untuk mempermudah pengintegrasian machine learning di dalam aplikasi iOS, macOS, watchOS, dan tvOS. Dengan Core ML, pengembang dapat:
Memanfaatkan jenis machine learning yang udah dilatih.
Mengintegrasikan fitur machine learning secara efektif tanpa memengaruhi performa aplikasi.
Mendukung beragam jenis model, termasuk vision, NLP, dan information tabular.
Seperti inilah gambaran rangkaian sebuah jenis berasal dari Core ML hingga digunakan di dalam sebuah aplikasi iOS.
Flow Core ML
Ketika kamu membawa jenis machine learning, kamu dapat manfaatkan Core ML untuk dimasukkan di dalam aplikasi Xcode.
Selain manfaatkan jenis Core ML, kamu termasuk manfaatkan jenis berasal dari format lain dan dikonversi menjadi jenis Core ML. Caranya memadai mudah, yaitu manfaatkan Core ML Tools. Dengan menggunakannya, kamu dapat membuat perubahan beragam jenis yang dibikin dengan tools modern menjadi Core ML, layaknya TensorFlow, PyTorch, LibSVM, XGBoost, hingga Scikit Learn.
Menggunakan Model ML menjadi Core ML
Selain itu, Xcode termasuk sedia kan sebuah fitur untuk mengembangakan jenis machine learning dengan format Core ML. Caranya memadai mudah, yaitu dengan membuka Xcode, sesudah itu menekan menu Xcode di dalam touchbar, memilih Open Developer Tool, dan memilih Create ML.
Tampilan Xcode dikala Membuka Core ML
Sebuah pop up berisikan beragam jenis machine learning bakal nampak dan kamu dapat memilih sesuai dengan kebutuhanmu.
Membuat Model Core ML dengan Xcode
Selain menyebabkan jenis Core ML, kamu termasuk dapat menguji keakuratan sebuah model. Fitur ini mirip dengan fitur Teachable Machine berasal dari Google. Namun, di sini kamu memadai manfaatkan Xcode, IDE berasal dari Apple untuk membangun aplikasi iOS. Menarik, bukan? Jika kamu tertarik, kamu dapat melihat langkah laksanakan evaluasi Core ML melalui dokumentasinya di Discover machine learning enhancements in Create ML.