Хочете додати в застосунок розпізнавання облич, голосового асистента чи розумні рекомендації, але не знаєте, з чого почати? ML-моделі потребують серверної інфраструктури, оптимізації під мобільні процесори та грамотного пайплайну даних. Ми впроваджуємо AI/ML у мобільні продукти: on-device інференс для миттєвого відгуку та хмарні моделі для складних завдань.
Розробити AI/ML мобільний застосунок — це створити продукт, який навчається на даних користувача та стає розумнішим із кожною взаємодією. Нейромережі, комп'ютерний зір, NLP та рекомендаційні системи — працюючі ML-рішення на iOS та Android, які ми інтегруємо без втрати продуктивності.
Нейромережі на пристрої — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Моделі працюють на телефоні без надсилання даних на сервер, з миттєвим відгуком офлайн.
Комп'ютерний зір (CV) — розпізнавання об'єктів, облич, тексту та документів. Камера стає вхідним інтерфейсом для сканерів та AR-масок.
Обробка природної мови (NLP) — чат-боти на базі LLM, голосові асистенти, аналіз тональності та підсумовування тексту.
Рекомендаційні системи — персоналізовані стрічки та товарні рекомендації на основі поведінки користувача.
iOS · Android · AI · ML
Машинне навчання відкриває нові сценарії взаємодії. Ми інтегруємо AI так, щоб користувач відчував магію, а не лаги.
Розпізнавання об'єктів, облич, тексту (OCR), штрих-кодів. ML Kit, Core ML та TensorFlow Lite для on-device інференсу — камера працює як сканер офлайн.
Чат-боти на базі LLM, аналіз тональності, пошук за змістом. Інтегруємо OpenAI API, Google NLU та власні fine-tuned моделі.
Персоналізація контенту на основі поведінки користувача. Гібридні моделі колаборативної та контентної фільтрації підвищують конверсію на 20–40%.
Моделі на чипі пристрою — Neural Engine в iPhone, NPU в Android. Квантування вміщує нейромережу в 5–10 MB без втрати точності.
AI в мобільному застосунку — це не просто модний тренд, а конкурентна перевага. Користувачі звикають до персоналізації та не повертаються в застосунки, які не адаптуються під них.
Інтеграція ML у мобільний застосунок — це складне інженерне завдання. Ми обираємо оптимальну архітектуру: on-device для швидкості, хмарну — для складності.
On-device ML (TensorFlow Lite, Core ML) — моделі на телефоні без надсилання даних на сервер. Миттєвий відгук і повна приватність.
Оптимізація під мобільні процесори — квантування FP16→INT8, стиснення до 5–10 MB, 30+ FPS на минулих поколіннях пристроїв.
A/B тестування моделей — запуск кількох версій ML-моделей паралельно з порівнянням точності та затримки.
Хмарні ML-сервіси — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Гібридна архітектура: on-device для швидкості, хмара для глибини аналізу.
ML-інфраструктура — пайплайни даних від збору до моніторингу дрейфу. MLOps з автоматичним перенавчанням та версіонуванням.
Збір та розмітка даних — пайплайн збору навчальних даних із застосунку з анонімізацією та підготовкою до навчання.
AI-моделям потрібен потужний бекенд. Ми розробляємо серверну частину з підтримкою ML-інференсу та підключаємо REST/GraphQL API для спілкування моделі із застосунком. Готова інфраструктура для роботи AI на будь-якому масштабі.
Замовити AI-застосунок — означає отримати продукт, де ML — не декоративна функція, а ключовий драйвер цінності для користувача.
Пайплайни даних, навчання та розгортання моделей. MLOps з моніторингом метрик та автоматичним перенавчанням.
Запуск кількох версій ML-моделей паралельно з порівнянням точності та бізнес-показників.
Квантування до INT8, прунінг, апаратне прискорення через Neural Engine та NPU. Без нагріву та розряджання батареї.
AI в мобільному застосунку — це не чорна скринька. Це інженерна система, яка повинна бути швидкою, точною та передбачуваною. Ми будуємо саме такі системи.