Что такое Core ML и как конвертировать модели для iOS?

Core ML — это фреймворк от Apple, который позволяет интегрировать модели машинного обучения непосредственно в iOS-приложения для выполнения инференса на устройстве (edge). Это обеспечивает высокую производительность и конфиденциальность, так как данные не покидают устройство.

Для конвертации моделей в формат Core ML (.mlmodel) обычно используют инструмент coremltools, который поддерживает преобразование из популярных форматов, таких как TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost и других.

Пример конвертации модели из scikit-learn:

import coremltools
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Предположим, у вас есть обученная модель
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# Конвертация в Core ML
coreml_model = coremltools.converters.sklearn.convert(model, input_features=['feature1', 'feature2'], target='target')
coreml_model.save('MyModel.mlmodel')

После этого файл .mlmodel добавляется в проект Xcode, где его можно использовать через API Core ML для предсказаний.