Chcete do své aplikace přidat rozpoznávání obličeje, hlasového asistenta nebo chytrá doporučení, ale nevíte, kde začít? Modely ML vyžadují serverovou infrastrukturu, optimalizaci pro mobilní procesory a dobře navržené datové potrubí. Integrujeme AI/ML do mobilních produktů: on-device inferenci pro okamžitou odezvu a cloudové modely pro složité úkoly.
Vývoj mobilní aplikace AI/ML znamená vytvoření produktu, který se učí z uživatelských dat a je s každou interakcí chytřejší. Neuronové sítě, počítačové vidění, NLP a doporučovací systémy — funkční ML řešení na iOS a Android, která integrujeme bez ztráty výkonu.
Neuronové sítě na zařízení — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Modely běží na telefonu bez odesílání dat na server, s okamžitou offline odezvou.
Počítačové vidění (CV) — rozpoznávání objektů, obličejů, textu a dokumentů. Kamera se stává vstupním rozhraním pro skenery a AR masky.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP) — chatboty založené na LLM, hlasoví asistenti, analýza sentimentu a sumarizace textu.
Doporučovací systémy — personalizované kanály a doporučení produktů na základě chování uživatele.
iOS · Android · AI · ML
Strojové učení otevírá nové scénáře interakce. Integrujeme AI tak, aby uživatel cítil kouzlo, ne prodlevy.
Rozpoznávání objektů, obličejů, textu (OCR), čárových kódů. ML Kit, Core ML a TensorFlow Lite pro on-device inferenci — kamera funguje jako offline skener.
Chatboty založené na LLM, analýza sentimentu, sémantické vyhledávání. Integrujeme OpenAI API, Google NLU a vlastní fine-tuned modely.
Personalizace obsahu na základě chování uživatele. Hybridní modely kolaborativního filtrování a filtrování založeného na obsahu zvyšují konverzi o 20–40%.
Modely na čipu zařízení — Neural Engine v iPhonu, NPU v Androidu. Kvantizace vměstná neuronovou síť do 5–10 MB bez ztráty přesnosti.
AI v mobilní aplikaci není jen módním trendem, ale konkurenční výhodou. Uživatelé si zvykají na personalizaci a nevracejí se k aplikacím, které se jim nepřizpůsobují.
Integrace ML do mobilní aplikace je složitý inženýrský úkol. Vybíráme optimální architekturu: na zařízení pro rychlost, cloudovou pro složitost.
On-device ML (TensorFlow Lite, Core ML) — modely v telefonu bez odesílání dat na server. Okamžitá odezva a úplné soukromí.
Optimalizace pro mobilní procesory — kvantizace FP16→INT8, komprese na 5–10 MB, 30+ FPS na zařízeních předchozích generací.
A/B testování modelů — paralelní spouštění více verzí ML modelů s porovnáním přesnosti a latence.
Cloudové ML služby — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Hybridní architektura: na zařízení pro rychlost, cloud pro hloubku analýzy.
ML infrastruktura — datová potrubí od sběru po monitorování driftu. MLOps s automatickým přeškolováním a verzováním.
Sběr a označování dat — potrubí pro sběr trénovacích dat z aplikace s anonymizací a přípravou na trénink.
AI modely potřebují výkonný backend. Vyvíjíme serverovou část s podporou ML inference a připojujeme REST/GraphQL API pro komunikaci modelu s aplikací. Hotová infrastruktura pro AI v jakémkoli měřítku.
Objednat AI aplikaci znamená získat produkt, ve kterém ML není dekorativní funkcí, ale klíčovým motorem hodnoty pro uživatele.
Datová potrubí, trénování a nasazování modelů. MLOps se sledováním metrik a automatickým přeškolováním.
Paralelní spouštění více verzí ML modelů s porovnáním přesnosti a obchodních metrik.
Kvantizace na INT8, prořezávání, hardwarová akcelerace přes Neural Engine a NPU. Bez přehřívání a vybíjení baterie.
AI v mobilní aplikaci není černá skříňka. Je to inženýrský systém, který musí být rychlý, přesný a předvídatelný. Stavíme přesně takové systémy.