Ingin menambahkan pengenalan wajah, asisten suara, atau rekomendasi cerdas ke aplikasi Anda, tetapi tidak tahu harus mulai dari mana? Model ML memerlukan infrastruktur server, optimalisasi untuk prosesor seluler, dan jalur data yang dirancang dengan baik. Kami mengintegrasikan AI/ML ke dalam produk seluler: inferensi pada perangkat untuk respons instan dan model cloud untuk tugas kompleks.
Mengembangkan aplikasi seluler AI/ML berarti menciptakan produk yang belajar dari data pengguna dan menjadi lebih pintar dengan setiap interaksi. Jaringan saraf, visi komputer, NLP, dan sistem rekomendasi — solusi ML yang berfungsi di iOS dan Android yang kami integrasikan tanpa kehilangan kinerja.
Jaringan saraf pada perangkat — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Model berjalan di ponsel tanpa mengirim data ke server, dengan respons instan offline.
Visi komputer (CV) — pengenalan objek, wajah, teks, dan dokumen. Kamera menjadi antarmuka input untuk pemindai dan topeng AR.
Pemrosesan bahasa alami (NLP) — chatbot berbasis LLM, asisten suara, analisis sentimen, dan ringkasan teks.
Sistem rekomendasi — umpan yang dipersonalisasi dan rekomendasi produk berdasarkan perilaku pengguna.
iOS · Android · AI · ML
Pembelajaran mesin membuka skenario interaksi baru. Kami mengintegrasikan AI sehingga pengguna merasakan keajaiban, bukan kelambatan.
Pengenalan objek, wajah, teks (OCR), kode batang. ML Kit, Core ML, dan TensorFlow Lite untuk inferensi pada perangkat — kamera berfungsi seperti pemindai offline.
Chatbot berbasis LLM, analisis sentimen, pencarian semantik. Kami mengintegrasikan OpenAI API, Google NLU, dan model fine-tuned khusus.
Personalisasi konten berdasarkan perilaku pengguna. Model hibrida dari penyaringan kolaboratif dan berbasis konten meningkatkan konversi sebesar 20–40%.
Model pada chip perangkat — Neural Engine di iPhone, NPU di Android. Kuantisasi menempatkan jaringan saraf ke dalam 5–10 MB tanpa kehilangan akurasi.
AI dalam aplikasi seluler bukan sekadar tren mode, tetapi keunggulan kompetitif. Pengguna terbiasa dengan personalisasi dan tidak kembali ke aplikasi yang tidak beradaptasi dengan mereka.
Mengintegrasikan ML ke dalam aplikasi seluler adalah tugas rekayasa yang kompleks. Kami memilih arsitektur optimal: pada perangkat untuk kecepatan, berbasis cloud untuk kompleksitas.
ML pada perangkat (TensorFlow Lite, Core ML) — model di ponsel tanpa mengirim data ke server. Respons instan dan privasi penuh.
Optimalisasi untuk prosesor seluler — kuantisasi FP16→INT8, kompresi ke 5–10 MB, 30+ FPS pada perangkat generasi sebelumnya.
Pengujian A/B model — menjalankan beberapa versi model ML secara paralel dengan perbandingan akurasi dan latensi.
Layanan ML cloud — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Arsitektur hibrida: pada perangkat untuk kecepatan, cloud untuk kedalaman analisis.
Infrastruktur ML — jalur data dari pengumpulan hingga pemantauan penyimpangan. MLOps dengan pelatihan ulang otomatis dan pembuatan versi.
Pengumpulan dan pelabelan data — jalur untuk mengumpulkan data pelatihan dari aplikasi dengan anonimisasi dan persiapan untuk pelatihan.
Model AI memerlukan backend yang kuat. Kami mengembangkan bagian server dengan dukungan inferensi ML dan menghubungkan REST/GraphQL API untuk komunikasi model dengan aplikasi. Infrastruktur siap untuk AI pada skala apa pun.
Memesan aplikasi AI berarti mendapatkan produk di mana ML bukan fungsi dekoratif, tetapi pendorong utama nilai bagi pengguna.
Jalur data, pelatihan dan penerapan model. MLOps dengan pemantauan metrik dan pelatihan ulang otomatis.
Menjalankan beberapa versi model ML secara paralel dengan perbandingan akurasi dan metrik bisnis.
Kuantisasi ke INT8, pruning, akselerasi perangkat keras melalui Neural Engine dan NPU. Tanpa panas berlebih atau pengurasan baterai.
AI dalam aplikasi seluler bukanlah kotak hitam. Ini adalah sistem rekayasa yang harus cepat, akurat, dan dapat diprediksi. Kami membangun persis sistem seperti itu.
VKontakte
Gmail
