iOS

Core ML 프레임워크는 iOS 앱에 머신 러닝 모델을 통합할 수 있도록 해준다. Overview Core ML APIs와 사용자 데이터를 통해 예측을 수행하고 Model을 훈련하거나 미세 조정하는 데 사용한다. 여기서 Model은 training data에 머신 러닝 알고리즘을 적용한 결과이다. 모델을 사용해 새로운 input data를 기반으로 예측을 수행한다. 그리고 모델을 통해 코드로 작성하기 어렵거나 불가능한 작업들을 수행할 수 있다고 한다. 예를 들어, 모델 훈련을 통해 사진을 분류하거나, 사진 내에서 픽셀을 통해 특정 객체를 탐지할 수 있다. 모델을 작성하고 훈련하는 방법은 크게 2가지가 있다.Create ML appCore ML ToolsCreate ML appCreate ML을 통해 훈..

애플은 위치 관련 서비스를 위해 Core Location 프레임워크를 제공한다. Core LocationCore Location은 기기 내장 수신 장치(Wi-Fi, GPS, Bluetooth 등)를 사용해 위치, 고도, 및 방향 그리고 주변 iBeacon 기기와의 상대적 위치 등의 데이터를 수집하고 처리할 수 있다고 한다. Core Location이 제공하는 위치 서비스 기능을 사용하려면 권한 설정이 필요하다. 그리고 위치 데이터는 민감한 정보이기 때문에 수집하고 처리할 때 적절하게 보호해야 한다. 예를 들어, 디스크에 저장할 때 또는 네트워크로 송신할 때 암호화해야 한다. 또한, 위치 데이터를 어떻게 사용하는지에 대한 개인 정보 보안 정책을 제공해야 한다.위치 서비스 이용 가능 여부 확인위치 서비스를 ..

Add Supplementary Viewsheader와 decoration 뷰를 통해 Home 화면 디자인Write Supporting Code여러 supplementary를 다루기 때문에 중복 코드를 줄이기 위해 다음 프로토콜과 열거형 선언 enum SupplementaryItemType { case collectionSupplementaryView case layoutDecorationView } protocol SupplementaryItem { associatedtype ViewClass: UICollectionReusableView var itemType: SupplementaryItemType { get }..

Home ScreenFavorite habits와 followed users 두 가지 정보를 중심으로 화면을 구성하면 된다.Define Home Screen FunctionalityHabits Leaderboard다른 사용자들과 비교해 favorite habits에 대한 현 상황 정보 Home 화면의 첫 번째 섹션은 각 favorite habit에 대한 상위 사용자들을 보여주는 leaderboard이다. Followed Users Set Up the Home View Controller SceneLeaderboard Cell새 커스텀 셀 클래스 생성, "LeaderboardHabitCollectionViewCell"class LeaderboardHabitCollectionViewCell: UICollec..

Adding ImagesSet the URL Cache Size이전에 이미 불러온 이미지에 대한 요청을 방지하기 위해 cache 크기를 증가시킨다. 모든 네트워크 요청이 시작되기 전에 cache를 생성하기 위해서 AppDelegate에 URLCache를 만들면 된다. func application(_ application: UIApplication, didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplication.LaunchOptionsKey: Any]?) -> Bool { let temporaryDirectory = NSTemporaryDirectory() let urlCache = URLCache(memoryCapaci..