Chcesz dodać do aplikacji rozpoznawanie twarzy, asystenta głosowego lub inteligentne rekomendacje, ale nie wiesz, od czego zacząć? Modele ML wymagają infrastruktury serwerowej, optymalizacji pod procesory mobilne i dobrze zaprojektowanego potoku danych. Integrujemy AI/ML z produktami mobilnymi: wnioskowanie na urządzeniu dla błyskawicznej odpowiedzi i modele w chmurze dla złożonych zadań.
Opracowanie aplikacji mobilnej AI/ML oznacza stworzenie produktu, który uczy się na danych użytkownika i staje się coraz mądrzejszy z każdą interakcją. Sieci neuronowe, widzenie komputerowe, NLP i systemy rekomendacji — działające rozwiązania ML na iOS i Android, które integrujemy bez utraty wydajności.
Sieci neuronowe na urządzeniu — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Modele działają na telefonie bez wysyłania danych na serwer, z błyskawiczną odpowiedzią offline.
Widzenie komputerowe (CV) — rozpoznawanie obiektów, twarzy, tekstu i dokumentów. Aparat staje się interfejsem wejściowym dla skanerów i masek AR.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — chatboty oparte na LLM, asystenci głosowi, analiza sentymentu i streszczanie tekstu.
Systemy rekomendacji — spersonalizowane kanały i rekomendacje produktów na podstawie zachowań użytkownika.
iOS · Android · AI · ML
Uczenie maszynowe otwiera nowe scenariusze interakcji. Integrujemy AI tak, aby użytkownik czuł magię, a nie opóźnienia.
Rozpoznawanie obiektów, twarzy, tekstu (OCR), kodów kreskowych. ML Kit, Core ML i TensorFlow Lite do wnioskowania na urządzeniu — aparat działa jak skaner offline.
Chatboty oparte na LLM, analiza sentymentu, wyszukiwanie semantyczne. Integrujemy OpenAI API, Google NLU i własne dostrojone modele.
Personalizacja treści na podstawie zachowań użytkownika. Hybrydowe modele filtrowania kolaboracyjnego i opartego na treści zwiększają konwersję o 20–40%.
Modele na chipie urządzenia — Neural Engine w iPhone, NPU w Androidzie. Kwantyzacja mieści sieć neuronową w 5–10 MB bez utraty dokładności.
AI w aplikacji mobilnej to nie tylko modny trend, ale przewaga konkurencyjna. Użytkownicy przyzwyczajają się do personalizacji i nie wracają do aplikacji, które się do nich nie dostosowują.
Integracja ML z aplikacją mobilną to złożone zadanie inżynieryjne. Wybieramy optymalną architekturę: na urządzeniu dla szybkości, opartą na chmurze dla złożoności.
ML na urządzeniu (TensorFlow Lite, Core ML) — modele na telefonie bez wysyłania danych na serwer. Błyskawiczna odpowiedź i pełna prywatność.
Optymalizacja pod procesory mobilne — kwantyzacja FP16→INT8, kompresja do 5–10 MB, 30+ FPS na urządzeniach poprzednich generacji.
Testy A/B modeli — równoległe uruchamianie wielu wersji modeli ML z porównaniem dokładności i opóźnienia.
Chmurowe usługi ML — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Architektura hybrydowa: na urządzeniu dla szybkości, chmura dla głębi analizy.
Infrastruktura ML — potoki danych od zbierania po monitorowanie dryfu. MLOps z automatycznym ponownym uczeniem i wersjonowaniem.
Zbieranie i oznaczanie danych — potok zbierania danych treningowych z aplikacji z anonimizacją i przygotowaniem do treningu.
Modele AI potrzebują potężnego backendu. Opracowujemy część serwerową z obsługą wnioskowania ML i podłączamy REST/GraphQL API do komunikacji modelu z aplikacją. Gotowa infrastruktura dla AI w każdej skali.
Zamówienie aplikacji AI oznacza otrzymanie produktu, w którym ML nie jest funkcją dekoracyjną, ale kluczowym motorem wartości dla użytkownika.
Potoki danych, trenowanie i wdrażanie modeli. MLOps z monitorowaniem metryk i automatycznym ponownym uczeniem.
Równoległe uruchamianie wielu wersji modeli ML z porównaniem dokładności i wskaźników biznesowych.
Kwantyzacja do INT8, przycinanie, akceleracja sprzętowa przez Neural Engine i NPU. Bez przegrzewania i rozładowywania baterii.
AI w aplikacji mobilnej to nie czarna skrzynka. To system inżynieryjny, który musi być szybki, dokładny i przewidywalny. Budujemy właśnie takie systemy.
VKontakte
Gmail
