Machine Learning en iOS

Una guía práctica y rápida uso de CoreML en iOS

Introducción

Este artículo pretende ser una guía práctica para empezar a utilizar la librería de Inteligencia Artificial CoreML que proporciona Apple para integrar Machine Learning en aplicaciones iOS.

Para entender mejor los conceptos de inteligencia artificial y Aprendizaje Automático aplicados al desarrollo de aplicaciones recomiendo este otro artículo: https://jrinconada.medium.com/machine-learning-para-apps-c302873d1cfb

¿Qué es CoreML?

Core ML es un conjunto de librerías de iOS que aprovechan el hardware específico de los dispositivos Apple usando redes neuronales para reconocimiento de imágenes (Vision), análisis de lenguaje (Natural Language), sonido (Sound Analysis) y transformar audio a texto (Speech). Con la herramienta Create ML se pueden generar modelos de Core ML para usarlos en una aplicación iOS.

Create ML

:Herramienta para generar, entrenar y validar modelos de Machine Learning para iOS.

Preparar proyecto

1. Crear proyecto de macOS.

2. Iniciar clasificador imágenes ejecutando el siguiente código.

Preparar datos

3. Preparar datos de entrenamiento y validación.

Entrenar modelo

4. Arrastrar imágenes par iniciar el entrenamiento.

5. Entrenamiento completado.

Validar modelo

6. Arrastrar imágenes para iniciar la validación.

7. Guardar el modelo.

Vision

:Herramienta para integrar modelos de Machine Learning aplicados a visión computacional para iOS.

Incluir modelo

1. Arrastrar modelo al un proyecto de iOS.

2. Importar librería Vision y cargar modelo.

Usar modelo

3. Usar el modelo creando una request y un handler. El primer resultado es el que tiene una mayor conciencia, identifier es el nombre de la coincidencia y confidence es el grado de confianza de la suposición del modelo.

Speech

:Herramienta para integrar modelos de Machine Learning aplicados al análisis del habla para iOS.

Gestionar acciones de usuario

1. Importar librería Speech y usar el ViewController como delegado del reconocedor de voz.

2. Verificar si el reconocimiento de voz está disponible.

3. Declarar variables para el reconocimiento de voz, uso del micrófono e interfaz de usuario.

4. Pedir autorización al usuario.

5. Gestionar botón de grabación.

Usar Speech

6. Configurar clases de reconocimiento de voz, gestión de micrófono, iniciar grabación y avisar al usuario.

7. Iniciar reconocimiento de voz y mostrar los resultados.