Wilt u gezichtsherkenning, een spraakassistent of slimme aanbevelingen aan uw app toevoegen, maar weet u niet waar u moet beginnen? ML-modellen vereisen serverinfrastructuur, optimalisatie voor mobiele processors en een goed ontworpen datapijplijn. Wij integreren AI/ML in mobiele producten: on-device inferentie voor directe respons en cloudmodellen voor complexe taken.
Het ontwikkelen van een AI/ML mobiele app betekent het creëren van een product dat leert van gebruikersgegevens en slimmer wordt met elke interactie. Neurale netwerken, computervisie, NLP en aanbevelingssystemen — werkende ML-oplossingen op iOS en Android die wij integreren zonder prestatieverlies.
Neurale netwerken op het apparaat — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Modellen draaien op de telefoon zonder gegevens naar de server te sturen, met directe offline respons.
Computervisie (CV) — herkenning van objecten, gezichten, tekst en documenten. De camera wordt een invoerinterface voor scanners en AR-maskers.
Natuurlijke taalverwerking (NLP) — LLM-gebaseerde chatbots, spraakassistenten, sentimentanalyse en tekstsamenvatting.
Aanbevelingssystemen — gepersonaliseerde feeds en productaanbevelingen op basis van gebruikersgedrag.
iOS · Android · AI · ML
Machine learning opent nieuwe interactiescenario's. Wij integreren AI zo dat de gebruiker de magie voelt, niet de vertraging.
Herkenning van objecten, gezichten, tekst (OCR), barcodes. ML Kit, Core ML en TensorFlow Lite voor on-device inferentie — de camera werkt als een offline scanner.
LLM-gebaseerde chatbots, sentimentanalyse, semantisch zoeken. Wij integreren OpenAI API, Google NLU en op maat gemaakte fine-tuned modellen.
Contentpersonalisatie op basis van gebruikersgedrag. Hybride modellen van collaboratieve en contentgebaseerde filtering verhogen de conversie met 20–40%.
Modellen op de chip van het apparaat — Neural Engine in iPhone, NPU in Android. Kwantisatie past een neuraal netwerk in 5–10 MB zonder verlies van nauwkeurigheid.
AI in een mobiele app is niet alleen een modieuze trend, maar een concurrentievoordeel. Gebruikers wennen aan personalisatie en keren niet terug naar apps die zich niet aan hen aanpassen.
Het integreren van ML in een mobiele app is een complexe technische taak. Wij kiezen de optimale architectuur: on-device voor snelheid, cloudgebaseerd voor complexiteit.
On-device ML (TensorFlow Lite, Core ML) — modellen op de telefoon zonder gegevens naar de server te sturen. Directe respons en volledige privacy.
Optimalisatie voor mobiele processors — kwantisatie FP16→INT8, compressie naar 5–10 MB, 30+ FPS op eerdere generaties apparaten.
A/B-testen van modellen — parallel uitvoeren van meerdere versies van ML-modellen met vergelijking van nauwkeurigheid en latentie.
Cloud-ML-diensten — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Hybride architectuur: on-device voor snelheid, cloud voor analysediepte.
ML-infrastructuur — datapijplijnen van verzameling tot driftmonitoring. MLOps met automatische hertraining en versionering.
Gegevensverzameling en -labeling — pijplijn voor het verzamelen van trainingsgegevens uit de app met anonimisering en voorbereiding voor training.
AI-modellen hebben een krachtige backend nodig. Wij ontwikkelen het serverdeel met ML-inferentieondersteuning en verbinden REST/GraphQL API voor de communicatie van het model met de app. Kant-en-klare infrastructuur voor AI op elke schaal.
Een AI-app bestellen betekent een product krijgen waarin ML geen decoratieve functie is, maar een belangrijke motor van waarde voor de gebruiker.
Datapijplijnen, training en implementatie van modellen. MLOps met metrische monitoring en automatische hertraining.
Parallel uitvoeren van meerdere versies van ML-modellen met vergelijking van nauwkeurigheid en bedrijfsmetrics.
Kwantisatie naar INT8, pruning, hardwareversnelling via Neural Engine en NPU. Zonder oververhitting of batterijontlading.
AI in een mobiele app is geen black box. Het is een technisch systeem dat snel, nauwkeurig en voorspelbaar moet zijn. Wij bouwen precies zulke systemen.
VKontakte
Gmail
