Želite da dodate prepoznavanje lica, glasovnog asistenta ili pametne preporuke u svoju aplikaciju, ali ne znate odakle da počnete? ML modeli zahtevaju serversku infrastrukturu, optimizaciju za mobilne procesore i dobro osmišljen cevovod podataka. Mi integrišemo AI/ML u mobilne proizvode: on-device inferencija za trenutni odgovor i cloud modeli za složene zadatke.
Razvoj AI/ML mobilne aplikacije znači kreiranje proizvoda koji uči iz korisničkih podataka i postaje pametniji sa svakom interakcijom. Neuralne mreže, kompjuterski vid, NLP i sistemi preporuke — radna ML rešenja na iOS i Android koja integrišemo bez gubitka performansi.
Neuralne mreže na uređaju — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Modeli rade na telefonu bez slanja podataka na server, sa trenutnim offline odgovorom.
Kompjuterski vid (CV) — prepoznavanje objekata, lica, teksta i dokumenata. Kamera postaje ulazni interfejs za skenere i AR maske.
Obrada prirodnog jezika (NLP) — četbotovi zasnovani na LLM, glasovni asistenti, analiza sentimenta i sažimanje teksta.
Sistemi preporuke — personalizovani feedovi i preporuke proizvoda na osnovu ponašanja korisnika.
iOS · Android · AI · ML
Mašinsko učenje otvara nove scenarije interakcije. Integrišemo AI tako da korisnik oseća magiju, a ne kašnjenje.
Prepoznavanje objekata, lica, teksta (OCR), bar-kodova. ML Kit, Core ML i TensorFlow Lite za on-device inferenciju — kamera radi kao offline skener.
Četbotovi zasnovani na LLM, analiza sentimenta, semantička pretraga. Integrišemo OpenAI API, Google NLU i prilagođene fine-tuned modele.
Personalizacija sadržaja na osnovu ponašanja korisnika. Hibridni modeli kolaborativnog filtriranja i filtriranja na osnovu sadržaja povećavaju konverziju za 20–40%.
Modeli na čipu uređaja — Neural Engine u iPhone-u, NPU u Android-u. Kvantizacija smešta neuralnu mrežu u 5–10 MB bez gubitka preciznosti.
AI u mobilnoj aplikaciji nije samo moderan trend, već konkurentska prednost. Korisnici se navikavaju na personalizaciju i ne vraćaju se aplikacijama koje se ne prilagođavaju njima.
Integracija ML u mobilnu aplikaciju je složen inženjerski zadatak. Biramo optimalnu arhitekturu: on-device za brzinu, cloud-baziranu za složenost.
On-device ML (TensorFlow Lite, Core ML) — modeli na telefonu bez slanja podataka na server. Trenutni odgovor i potpuna privatnost.
Optimizacija za mobilne procesore — kvantizacija FP16→INT8, kompresija na 5–10 MB, 30+ FPS na uređajima prethodnih generacija.
A/B testiranje modela — paralelno pokretanje više verzija ML modela sa poređenjem tačnosti i kašnjenja.
Cloud ML usluge — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Hibridna arhitektura: on-device za brzinu, cloud za dubinu analize.
ML infrastruktura — cevovodi podataka od prikupljanja do praćenja odstupanja. MLOps sa automatskim preobučavanjem i verzionisanjem.
Prikupljanje i označavanje podataka — cevovod za prikupljanje podataka za obuku iz aplikacije sa anonimizacijom i pripremom za obuku.
AI modelima je potreban moćan bekend. Razvijamo serverski deo sa podrškom za ML inferenciju i povezujemo REST/GraphQL API za komunikaciju modela sa aplikacijom. Gotova infrastruktura za AI na bilo kojoj skali.
Poručiti AI aplikaciju znači dobiti proizvod u kome ML nije dekorativna funkcija, već ključni pokretač vrednosti za korisnika.
Cevovodi podataka, obuka i postavljanje modela. MLOps sa praćenjem metrika i automatskim preobučavanjem.
Paralelno pokretanje više verzija ML modela sa poređenjem tačnosti i poslovnih metrika.
Kvantizacija na INT8, proređivanje, hardversko ubrzanje preko Neural Engine i NPU. Bez pregrevanja i pražnjenja baterije.
AI u mobilnoj aplikaciji nije crna kutija. To je inženjerski sistem koji mora biti brz, tačan i predvidiv. Mi gradimo upravo takve sisteme.
VKontakte
Gmail
