建立機器學習的模型之前，先讓我來簡單說明一下顏色APP所使用的機器學習框架CoreML。了解他有哪些功能後，開發app時就可以有更多的變化與發展。

CoreML是Apple在2017年的WWDC大會上推出的一個機器學習框架，為了讓開發者不需要花費過多時間去深入瞭解神經網絡以及機器學習的相關知識，也能將機器學習運用在app的製作上。

目前CoreML有以下三大運用框架：

• Vision：用於高效能圖片、影片分析。
• Foundation：用於協助自然語言處理（如NSLinguisticTagger類）。
• GameplayKit：用於在遊戲中導入人工智慧。
  

想要將CoreML運用於app前，需要先訓練出CoreML模型（.mlmodel），Apple有提供一些現成的模型可以直接使用（影像：FCRN-DepthPrediction、MNIST、UpdatableDrawingClassifier、MobileNetV2、Resnet50、SqueezeNet、DeeplabV3、YOLOv3、YOLOv3-Tiny、PoseNet與文字：BERT-SQuAD），我們也可以自己訓練出想要的模型。

而在經過三年的優化，現在已經可以直接使用CreateML的app輕鬆創建出自己的模型。其中有六大類別（影像、聲音、影片、動態、文字、表格）可供選擇，在各類別中，都有許多不同的功能可以使用，在下一個章節就會來介紹如何建立一個模型。

參考資料：https://developer.apple.com/machine-learning/core-ml/