Tətbiqinizə üz tanıma, səs köməkçisi və ya ağıllı tövsiyələr əlavə etmək istəyir, amma haradan başlayacağınızı bilmirsiniz? ML modelləri server infrastrukturu, mobil prosessorlar üçün optimallaşdırma və düzgün dizayn edilmiş data pipaynı tələb edir. Biz AI/ML-i mobil məhsullara inteqrasiya edirik: ani cavab üçün cihaz üzərində inferens və mürəkkəb tapşırıqlar üçün bulud modelləri.
AI/ML mobil tətbiqi inkişaf etdirmək istifadəçi məlumatlarından öyrənən və hər bir qarşılıqlı əlaqədə daha ağıllı olan bir məhsul yaratmaq deməkdir. Neyron şəbəkələr, kompüter görmə, NLP və tövsiyə sistemləri — iOS və Android-də işləyən və performans itkisi olmadan inteqrasiya etdiyimiz ML həlləri.
Cihaz üzərində neyron şəbəkələr — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Modellər serverə məlumat göndərmədən telefonda işləyir, oflayn ani cavabla.
Kompüter görmə (CV) — obyektlərin, üzlərin, mətnin və sənədlərin tanınması. Kamera skanerlər və AR maskaları üçün giriş interfeysinə çevrilir.
Təbii dil emalı (NLP) — LLM əsaslı çatbotlar, səs köməkçiləri, əhval-ruhiyyə analizi və mətnin xülasəsi.
Tövsiyə sistemləri — istifadəçi davranışına əsaslanan fərdiləşdirilmiş lentlər və məhsul tövsiyələri.
iOS · Android · AI · ML
Maşın öyrənməsi yeni qarşılıqlı əlaqə ssenariləri açır. İstifadəçi gecikməni deyil, sehri hiss etsin deyə AI-i inteqrasiya edirik.
Obyektlərin, üzlərin, mətnin (OCR), barkodların tanınması. Cihaz üzərində inferens üçün ML Kit, Core ML və TensorFlow Lite — kamera oflayn skaner kimi işləyir.
LLM əsaslı çatbotlar, əhval-ruhiyyə analizi, semantik axtarış. OpenAI API, Google NLU və xüsusi dəqiqləşdirilmiş modelləri inteqrasiya edirik.
İstifadəçi davranışına əsaslanan məzmun fərdiləşdirilməsi. Kooperativ və məzmun əsaslı filtrləmənin hibrid modelləri konversiyanı 20–40% artırır.
Cihaz çipində modellər — iPhone-da Neural Engine, Android-də NPU. Kvantlaşdırma dəqiqliyi itirmədən neyron şəbəkəni 5–10 MB-a yerləşdirir.
Mobil tətbiqdə AI sadəcə dəb trendi deyil, rəqabət üstünlüyüdür. İstifadəçilər fərdiləşdirməyə öyrəşir və onlara uyğunlaşmayan tətbiqlərə geri dönmürlər.
ML-i mobil tətbiqə inteqrasya etmək mürəkkəb mühəndislik tapşırığıdır. Optimal arxitekturanı seçirik: sürət üçün cihaz üzərində, mürəkkəblik üçün bulud əsaslı.
Cihaz üzərində ML (TensorFlow Lite, Core ML) — serverə məlumat göndərməyən telefonda modellər. Ani cavab və tam gizlilik.
Mobil prosessorlar üçün optimallaşdırma — kvantlaşdırma FP16→INT8, 5–10 MB-a sıxılma, əvvəlki nəsil cihazlarda 30+ FPS.
Modellərin A/B testi — dəqiqlik və gecikmə müqayisəsi ilə paralel olaraq ML modellərinin bir neçə versiyasını işə salmaq.
Bulud ML xidmətləri — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Hibrid arxitektura: sürət üçün cihaz üzərində, analiz dərinliyi üçün bulud.
ML infrastrukturu — toplamadan sürüşmə monitorinqinə qədər data pipaynları. Avtomatik yenidən öyrətmə və versiyalama ilə MLOps.
Məlumat toplama və etiketləmə — anonimləşdirmə və öyrətməyə hazırlıq ilə tətbiqdən öyrətmə məlumatları toplamaq üçün pipayn.
AI modellərinin güclü bir backendlərə ehtiyacı var. ML inferens dəstəyi ilə server hissəsini inkişaf etdirir və modelin tətbiqlə əlaqə qurması üçün REST/GraphQL API-ni birləşdiririk. İstənilən miqyasda AI üçün hazır infrastruktur.
AI tətbiqi sifariş etmək, ML-nin dekorativ funksiya deyil, istifadəçi üçün dəyərin əsas daşıyıcısı olduğu bir məhsul əldə etmək deməkdir.
Data pipaynları, modellərin öyrədilməsi və yerləşdirilməsi. Metrik monitorinqi və avtomatik yenidən öyrətmə ilə MLOps.
Dəqiqlik və biznes metrikalarının müqayisəsi ilə paralel olaraq ML modellərinin bir neçə versiyasını işə salmaq.
INT8-ə kvantlaşdırma, budama, Neural Engine və NPU vasitəsilə aparat sürətləndirilməsi. Həddindən artıq istiləşmə və ya batareya istehlakı olmadan.
Mobil tətbiqdə AI qara qutu deyil. Bu, sürətli, dəqiq və proqnozlaşdırıla bilən bir mühəndislik sistemidir. Biz məhz belə sistemlər qururuq.