Section 16/161 menit
16. Ringkasan & Decision Guide
16. Ringkasan & Decision Guide
Pilih Pendekatan yang Tepat
| Skenario | Rekomendasi |
|---|---|
| Klasifikasi gambar (foto) | Vision + VNCoreMLRequest |
| Deteksi objek real-time (kamera) | Vision + VNCoreMLRequest + AVFoundation |
| Analisis teks / NLP | NaturalLanguage framework |
| Model custom dari PyTorch/TF | coremltools convert → .mlpackage → Core ML |
| Training model baru | Create ML (tanpa code) atau coremltools (Python) |
| Model besar, akurasi prioritas | Server API (bukan Core ML) |
| Performa maksimum | computeUnits = .all, cache model instance |
| Privasi sensitif | Core ML on-device selalu |
| Model berubah sering | Core ML Deployment via CloudKit atau in-app download |
| Personalisasi per-user | Updatable Model + MLUpdateTask |
Checklist Sebelum Shipping
swift
□ Model di-load sekali, tidak setiap prediction
□ Input validation ada (image nil check, shape check)
□ Prediksi dijalankan di background thread atau async
□ computeUnits = .all kecuali ada alasan spesifik
□ Model di-benchmark di device (bukan simulator)
□ Memory warning handling untuk model besar
□ Model ukuran dicek — pertimbangkan Float16 quantization jika >50MB
□ Error handling untuk semua `try` calls
□ Tested di device fisik, bukan hanya simulator
Core ML adalah pilihan pertama untuk semua ML tasks di iOS/macOS — ekosistem yang matang, terintegrasi dengan Vision dan NaturalLanguage, dan dioptimasi sangat baik untuk hardware Apple. Langkah selanjutnya: eksplorasi Create ML untuk training custom model, dan coremltools untuk konversi dan optimasi model dari framework ML lain.