Uygulamanıza yüz tanıma, sesli asistan veya akıllı öneriler eklemek istiyor ancak nereden başlayacağınızı bilmiyor musunuz? ML modelleri sunucu altyapısı, mobil işlemciler için optimizasyon ve iyi tasarlanmış bir veri hattı gerektirir. AI/ML'i mobil ürünlere entegre ediyoruz: anında yanıt için cihaz üzerinde çıkarım ve karmaşık görevler için bulut modelleri.
Bir AI/ML mobil uygulama geliştirmek, kullanıcı verilerinden öğrenen ve her etkileşimde daha akıllı hale gelen bir ürün yaratmak anlamına gelir. Sinir ağları, bilgisayarlı görü, NLP ve öneri sistemleri — iOS ve Android üzerinde çalışan ve performans kaybı olmadan entegre ettiğimiz ML çözümleri.
Cihaz üzerinde sinir ağları — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Modeller sunucuya veri göndermeden telefonda çalışır, çevrimdışı anında yanıt sağlar.
Bilgisayarlı görü (CV) — nesne, yüz, metin ve belge tanıma. Kamera, tarayıcılar ve AR maskeleri için bir giriş arayüzü haline gelir.
Doğal dil işleme (NLP) — LLM tabanlı sohbet robotları, sesli asistanlar, duygu analizi ve metin özetleme.
Öneri sistemleri — kullanıcı davranışına dayalı kişiselleştirilmiş akışlar ve ürün önerileri.
iOS · Android · AI · ML
Makine öğrenimi yeni etkileşim senaryoları açar. Kullanıcının gecikmeyi değil, sihri hissetmesi için yapay zekayı entegre ediyoruz.
Nesne, yüz, metin (OCR), barkod tanıma. Cihaz üzerinde çıkarım için ML Kit, Core ML ve TensorFlow Lite — kamera çevrimdışı tarayıcı gibi çalışır.
LLM tabanlı sohbet robotları, duygu analizi, anlamsal arama. OpenAI API, Google NLU ve özel ince ayarlı modelleri entegre ediyoruz.
Kullanıcı davranışına dayalı içerik kişiselleştirme. İşbirlikçi ve içerik tabanlı filtrelemenin hibrit modelleri dönüşümü %20–40 artırır.
Cihaz çipinde modeller — iPhone'da Neural Engine, Android'de NPU. Niceleme, doğruluk kaybı olmadan bir sinir ağını 5–10 MB'a sığdırır.
Bir mobil uygulamada yapay zeka sadece moda bir trend değil, rekabet avantajıdır. Kullanıcılar kişiselleştirmeye alışır ve kendilerine uyum sağlamayan uygulamalara geri dönmez.
ML'yi bir mobil uygulamaya entegre etmek karmaşık bir mühendislik görevidir. Optimum mimariyi seçiyoruz: hız için cihaz üzerinde, karmaşıklık için bulut tabanlı.
Cihaz üzerinde ML (TensorFlow Lite, Core ML) — sunucuya veri göndermeyen telefonda modeller. Anında yanıt ve tam gizlilik.
Mobil işlemciler için optimizasyon — niceleme FP16→INT8, 5–10 MB'a sıkıştırma, önceki nesil cihazlarda 30+ FPS.
Modellerin A/B testi — doğruluk ve gecikme karşılaştırması ile birden fazla ML modeli sürümünü paralel olarak çalıştırma.
Bulut ML hizmetleri — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Hibrit mimari: hız için cihaz üzerinde, analiz derinliği için bulut.
ML altyapısı — toplamadan sürüklenme izlemeye kadar veri hatları. Otomatik yeniden eğitim ve sürümleme ile MLOps.
Veri toplama ve etiketleme — anonimleştirme ve eğitime hazırlık ile uygulamadan eğitim verileri toplamak için hat.
AI modellerinin güçlü bir arkayüze ihtiyacı vardır. ML çıkarım desteği ile sunucu kısmını geliştiriyor ve modelin uygulama ile iletişim kurması için REST/GraphQL API'sini bağlıyoruz. Her ölçekte AI için hazır altyapı.
Bir AI uygulaması sipariş etmek, ML'nin dekoratif bir işlev değil, kullanıcı için değerin ana itici gücü olduğu bir ürün elde etmek anlamına gelir.
Veri hatları, model eğitimi ve dağıtımı. Metrik izleme ve otomatik yeniden eğitim ile MLOps.
Doğruluk ve iş metrikleri karşılaştırması ile birden fazla ML modeli sürümünü paralel olarak çalıştırma.
INT8'e niceleme, budama, Neural Engine ve NPU ile donanım hızlandırma. Aşırı ısınma veya pil tüketimi olmadan.
Bir mobil uygulamada AI bir kara kutu değildir. Hızlı, doğru ve tahmin edilebilir olması gereken bir mühendislik sistemidir. Biz tam olarak bu tür sistemler inşa ediyoruz.
VKontakte
Gmail
