Szeretne arcfelismerést, hangasszisztenst vagy intelligens ajánlásokat hozzáadni az alkalmazásához, de nem tudja, hol kezdje? A ML-modellekhez szerverinfrastruktúra, mobil processzorokra való optimalizálás és jól megtervezett adatcsővezeték szükséges. Az AI/ML-t mobiltermékekbe integráljuk: eszközön történő következtetés az azonnali válaszhoz és felhőmodellek az összetett feladatokhoz.
Egy AI/ML mobilalkalmazás fejlesztése egy olyan termék létrehozását jelenti, amely tanul a felhasználói adatokból, és minden interakcióval okosabbá válik. Neurális hálózatok, számítógépes látás, NLP és ajánlórendszerek — működő ML-megoldások iOS és Android platformokon, amelyeket teljesítményveszteség nélkül integrálunk.
Neurális hálózatok az eszközön — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. A modellek a telefonon futnak anélkül, hogy adatokat küldenének a szerverre, azonnali offline válasszal.
Számítógépes látás (CV) — tárgyak, arcok, szöveg és dokumentumok felismerése. A kamera bemeneti interfésszé válik szkenner- és AR-maszkok számára.
Természetes nyelvfeldolgozás (NLP) — LLM-alapú chatbotok, hangasszisztensek, szentimentelemzés és szövegösszegzés.
Ajánlórendszerek — személyre szabott hírfolyamok és termékajánlások a felhasználói viselkedés alapján.
iOS · Android · AI · ML
A gépi tanulás új interakciós forgatókönyveket nyit meg. Úgy integráljuk az AI-t, hogy a felhasználó a varázslatot érezze, ne a késleltetést.
Tárgyak, arcok, szöveg (OCR), vonalkódok felismerése. ML Kit, Core ML és TensorFlow Lite az eszközön történő következtetéshez — a kamera offline szkennerként működik.
LLM-alapú chatbotok, szentimentelemzés, szemantikus keresés. Integráljuk az OpenAI API-t, a Google NLU-t és egyedi finomhangolt modelleket.
Tartalom személyre szabása a felhasználói viselkedés alapján. A kollaboratív és tartalomalapú szűrés hibrid modelljei 20–40%-kal növelik a konverziót.
Modellek az eszköz chipjén — Neural Engine iPhone-ban, NPU Androidban. A kvantálás pontosságvesztés nélkül 5–10 MB-ba sűrít egy neurális hálózatot.
Az AI egy mobilalkalmazásban nem csupán divatos trend, hanem versenyelőny. A felhasználók hozzászoknak a személyre szabáshoz, és nem térnek vissza azokhoz az alkalmazásokhoz, amelyek nem alkalmazkodnak hozzájuk.
A ML integrálása egy mobilalkalmazásba összetett mérnöki feladat. Kiválasztjuk az optimális architektúrát: eszközön a sebességért, felhőalapút a komplexitásért.
On-device ML (TensorFlow Lite, Core ML) — modellek a telefonon anélkül, hogy adatokat küldenének a szerverre. Azonnali válasz és teljes adatvédelem.
Optimalizálás mobil processzorokra — kvantálás FP16→INT8, tömörítés 5–10 MB-ra, 30+ FPS korábbi generációs eszközökön.
Modellek A/B tesztelése — ML-modellek több verziójának párhuzamos futtatása a pontosság és a késleltetés összehasonlításával.
Felhő ML szolgáltatások — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Hibrid architektúra: eszközön a sebességért, felhő az elemzés mélységéért.
ML infrastruktúra — adatcsővezetékek az adatgyűjtéstől a sodródásfigyelésig. MLOps automatikus újratanítással és verziókövetéssel.
Adatgyűjtés és címkézés — csővezeték a képzési adatok alkalmazásból történő gyűjtésére anonimizálással és a képzésre való előkészítéssel.
Az AI-modelleknek erős backendre van szükségük. Kifejlesztjük a szerverrészt ML-következtetési támogatással, és csatlakoztatjuk a REST/GraphQL API-t a modell alkalmazással való kommunikációjához. Kész infrastruktúra AI-hoz bármilyen méretben.
AI-alkalmazást rendelni azt jelenti, hogy olyan terméket kap, amelyben a ML nem dekoratív funkció, hanem a felhasználói érték kulcsfontosságú mozgatórugója.
Adatcsővezetékek, modellek tanítása és üzembe helyezése. MLOps metrikafigyeléssel és automatikus újratanítással.
ML-modellek több verziójának párhuzamos futtatása a pontosság és az üzleti mutatók összehasonlításával.
Kvantálás INT8-ra, ritkítás, hardveres gyorsítás Neural Engine és NPU segítségével. Túlmelegedés vagy akkumulátorlemerülés nélkül.
Az AI egy mobilalkalmazásban nem egy fekete doboz. Ez egy mérnöki rendszer, amelynek gyorsnak, pontosnak és kiszámíthatónak kell lennie. Mi pontosan ilyen rendszereket építünk.
VKontakte
Gmail
