Gusto mo bang magdagdag ng facial recognition, voice assistant, o matalinong rekomendasyon sa iyong app, ngunit hindi mo alam kung saan magsisimula? Ang mga modelo ng ML ay nangangailangan ng server infrastructure, pag-optimize para sa mga mobile processor, at isang mahusay na disenyong data pipeline. Isinasama namin ang AI/ML sa mga mobile na produkto: on-device inference para sa agarang tugon at cloud models para sa mga kumplikadong gawain.
Ang pag-develop ng AI/ML mobile app ay nangangahulugan ng paglikha ng isang produkto na natututo mula sa data ng user at nagiging mas matalino sa bawat interaksyon. Mga neural network, computer vision, NLP, at recommendation system — gumaganang ML solution sa iOS at Android na aming isinasama nang walang pagkawala ng performance.
Neural network sa device — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Gumagana ang mga modelo sa telepono nang hindi nagpapadala ng data sa server, na may agarang offline na tugon.
Computer vision (CV) — pagkilala ng mga bagay, mukha, teksto, at dokumento. Ang camera ay nagiging input interface para sa mga scanner at AR mask.
Natural language processing (NLP) — LLM-based chatbots, voice assistant, sentiment analysis, at text summarization.
Recommendation system — personalized na feed at rekomendasyon ng produkto batay sa gawi ng user.
iOS · Android · AI · ML
Nagbubukas ang machine learning ng mga bagong senaryo ng interaksyon. Isinasama namin ang AI upang maramdaman ng user ang magic, hindi ang lag.
Pagkilala ng mga bagay, mukha, teksto (OCR), barcode. ML Kit, Core ML at TensorFlow Lite para sa on-device inference — gumagana ang camera bilang offline scanner.
LLM-based chatbots, sentiment analysis, semantic search. Isinasama namin ang OpenAI API, Google NLU, at custom na fine-tuned na mga modelo.
Pag-personalize ng nilalaman batay sa gawi ng user. Pinapataas ng hybrid na modelo ng collaborative at content-based filtering ang conversion ng 20–40%.
Mga modelo sa chip ng device — Neural Engine sa iPhone, NPU sa Android. Ang quantization ay naglalagay ng neural network sa 5–10 MB nang walang pagkawala ng katumpakan.
Ang AI sa isang mobile app ay hindi lamang isang usong trend, kundi isang competitive advantage. Nasasanay ang mga user sa personalization at hindi bumabalik sa mga app na hindi umaangkop sa kanila.
Ang pagsasama ng ML sa isang mobile app ay isang kumplikadong gawaing engineering. Pinipili namin ang pinakamainam na arkitektura: on-device para sa bilis, cloud-based para sa pagiging kumplikado.
On-device ML (TensorFlow Lite, Core ML) — mga modelo sa telepono nang hindi nagpapadala ng data sa server. Agarang tugon at kumpletong privacy.
Pag-optimize para sa mga mobile processor — quantization FP16→INT8, compression sa 5–10 MB, 30+ FPS sa mga nakaraang henerasyon ng device.
A/B testing ng mga modelo — parallel na pagpapatakbo ng maraming bersyon ng ML models na may paghahambing ng katumpakan at latency.
Cloud ML services — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Hybrid na arkitektura: on-device para sa bilis, cloud para sa lalim ng pagsusuri.
ML infrastructure — data pipeline mula sa koleksyon hanggang sa drift monitoring. MLOps na may awtomatikong retraining at versioning.
Koleksyon at labeling ng data — pipeline para sa pagkolekta ng training data mula sa app na may anonymization at paghahanda para sa pagsasanay.
Ang mga modelo ng AI ay nangangailangan ng malakas na backend. Binubuo namin ang bahagi ng server na may suporta sa ML inference at ikinokonekta ang REST/GraphQL API para sa komunikasyon ng modelo sa app. Handa nang infrastructure para sa AI sa anumang sukat.
Ang pag-order ng AI app ay nangangahulugan ng pagkuha ng produkto kung saan ang ML ay hindi isang pandekorasyon na function, kundi isang pangunahing driver ng halaga para sa user.
Data pipeline, pagsasanay at deployment ng mga modelo. MLOps na may pagsubaybay sa sukatan at awtomatikong retraining.
Parallel na pagpapatakbo ng maraming bersyon ng ML models na may paghahambing ng katumpakan at business metrics.
Quantization sa INT8, pruning, hardware acceleration sa pamamagitan ng Neural Engine at NPU. Walang overheating o pagkaubos ng baterya.
Ang AI sa isang mobile app ay hindi isang black box. Ito ay isang engineering system na dapat maging mabilis, tumpak, at mahuhulaan. Kami ay gumagawa ng eksaktong gayong mga sistema.