얼굴 인식, 음성 어시스턴트 또는 스마트 추천을 앱에 추가하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르시나요? ML 모델에는 서버 인프라, 모바일 프로세서 최적화 및 잘 설계된 데이터 파이프라인이 필요합니다. 당사는 AI/ML을 모바일 제품에 통합합니다: 즉각적인 응답을 위한 온디바이스 추론 및 복잡한 작업을 위한 클라우드 모델.
AI/ML 모바일 앱 개발은 사용자 데이터에서 학습하고 각 상호 작용을 통해 더 똑똑해지는 제품을 만드는 것을 의미합니다. 신경망, 컴퓨터 비전, NLP 및 추천 시스템 — iOS 및 Android에서 작동하는 ML 솔루션을 성능 저하 없이 통합합니다.
온디바이스 신경망 — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. 모델이 서버로 데이터를 보내지 않고 전화기에서 실행되며 오프라인 즉각 응답을 제공합니다.
컴퓨터 비전 (CV) — 객체, 얼굴, 텍스트 및 문서 인식. 카메라가 스캐너 및 AR 마스크를 위한 입력 인터페이스가 됩니다.
자연어 처리 (NLP) — LLM 기반 챗봇, 음성 어시스턴트, 감정 분석 및 텍스트 요약.
추천 시스템 — 사용자 행동에 기반한 개인화된 피드 및 제품 추천.
iOS · Android · AI · ML
머신 러닝은 새로운 상호 작용 시나리오를 열어줍니다. 사용자가 지연이 아닌 마법을 느끼도록 AI를 통합합니다.
객체, 얼굴, 텍스트(OCR), 바코드 인식. 온디바이스 추론을 위한 ML Kit, Core ML 및 TensorFlow Lite — 카메라가 오프라인 스캐너처럼 작동합니다.
LLM 기반 챗봇, 감정 분석, 의미 검색. OpenAI API, Google NLU 및 맞춤형 파인튜닝 모델을 통합합니다.
사용자 행동에 기반한 콘텐츠 개인화. 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링의 하이브리드 모델이 전환율을 20–40% 향상시킵니다.
디바이스 칩의 모델 — iPhone의 Neural Engine, Android의 NPU. 양자화는 정확도 손실 없이 신경망을 5–10 MB에 맞춥니다.
모바일 앱의 AI는 단순한 유행이 아니라 경쟁 우위입니다. 사용자는 개인화에 익숙해지며 자신에게 적응하지 않는 앱으로 돌아오지 않습니다.
모바일 앱에 ML을 통합하는 것은 복잡한 엔지니어링 작업입니다. 최적의 아키텍처를 선택합니다: 속도를 위한 온디바이스, 복잡성을 위한 클라우드 기반.
온디바이스 ML (TensorFlow Lite, Core ML) — 서버로 데이터를 보내지 않는 전화기의 모델. 즉각적인 응답과 완전한 프라이버시.
모바일 프로세서 최적화 — 양자화 FP16→INT8, 5–10 MB로 압축, 이전 세대 기기에서 30+ FPS.
모델 A/B 테스트 — 정확도와 지연 시간 비교와 함께 여러 버전의 ML 모델을 병렬로 실행.
클라우드 ML 서비스 — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. 하이브리드 아키텍처: 속도를 위한 온디바이스, 분석 깊이를 위한 클라우드.
ML 인프라 — 수집부터 드리프트 모니터링까지 데이터 파이프라인. 자동 재교육 및 버전 관리를 갖춘 MLOps.
데이터 수집 및 라벨링 — 익명화 및 교육 준비와 함께 앱에서 교육 데이터를 수집하는 파이프라인.
AI 모델에는 강력한 백엔드가 필요합니다. ML 추론 지원을 갖춘 서버 부분을 개발하고 모델이 앱과 통신할 수 있도록 REST/GraphQL API를 연결합니다. 모든 규모의 AI를 위한 준비된 인프라.
AI 앱을 주문하는 것은 ML이 장식적 기능이 아니라 사용자에게 가치를 제공하는 핵심 동력인 제품을 얻는 것을 의미합니다.
데이터 파이프라인, 모델 교육 및 배포. 메트릭 모니터링 및 자동 재교육을 갖춘 MLOps.
정확도 및 비즈니스 메트릭 비교와 함께 여러 버전의 ML 모델을 병렬로 실행.
INT8 양자화, 프루닝, Neural Engine 및 NPU를 통한 하드웨어 가속. 과열이나 배터리 소모 없음.
모바일 앱의 AI는 블랙박스가 아닙니다. 빠르고 정확하며 예측 가능한 엔지니어링 시스템입니다. 당사는 바로 그러한 시스템을 구축합니다.