Хотите добавить в приложение распознавание лиц, голосового ассистента или умные рекомендации, но не знаете, с чего начать? ML-модели требуют серверной инфраструктуры, оптимизации под мобильные процессоры и грамотного пайплайна данных. Мы внедряем AI/ML в мобильные продукты: on-device инференс для мгновенного отклика и облачные модели для сложных задач.
Разработать AI/ML мобильное приложение — это создать продукт, который обучается на данных пользователя и становится умнее с каждым взаимодействием. Нейросети, компьютерное зрение, NLP и рекомендательные системы — работающие ML-решения на iOS и Android, которые мы интегрируем без потери производительности.
Нейросети на устройстве — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Модели работают на телефоне без отправки данных на сервер, с мгновенным откликом офлайн.
Компьютерное зрение (CV) — распознавание объектов, лиц, текста и документов. Камера становится входным интерфейсом для сканеров и AR-масок.
Естественный язык (NLP) — чат-боты на базе LLM, голосовые ассистенты, анализ тональности и суммаризация текста.
Рекомендательные системы — персонализированные ленты и товарные рекомендации на основе поведения пользователя.
iOS · Android · AI · ML
Машинное обучение открывает новые сценарии взаимодействия. Мы интегрируем AI так, чтобы пользователь чувствовал магию, а не лаги.
Распознавание объектов, лиц, текста (OCR), штрихкодов. ML Kit, Core ML и TensorFlow Lite для on-device инференса — камера работает как сканер офлайн.
Чат-боты на базе LLM, анализ тональности, поиск по смыслу. Интегрируем OpenAI API, Google NLU и собственные fine-tuned модели.
Персонализация контента на основе поведения пользователя. Гибридные модели коллаборативной и контентной фильтрации повышают конверсию на 20–40%.
Модели на чипе устройства — Neural Engine в iPhone, NPU в Android. Квантование умещает нейросеть в 5–10 MB без потери точности.
AI в мобильном приложении — это не просто модный тренд, а конкурентное преимущество. Пользователи привыкают к персонализации и не возвращаются в приложения, которые не адаптируются под них.
Интеграция ML в мобильное приложение — это сложная инженерная задача. Мы выбираем оптимальную архитектуру: on-device для скорости, облачную — для сложности.
On-device ML (TensorFlow Lite, Core ML) — модели на телефоне без отправки данных на сервер. Мгновенный отклик и полная приватность.
Оптимизация под мобильные процессоры — квантование FP16→INT8, сжатие до 5–10 MB, 30+ FPS на прошлых поколениях устройств.
A/B тестирование моделей — запуск нескольких версий ML-моделей параллельно со сравнением accuracy и latency.
Облачные ML-сервисы — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Гибридная архитектура: on-device для скорости, облако для глубины анализа.
ML-инфраструктура — пайплайны данных от сбора до мониторинга дрейфа. MLOps с автоматическим переобучением и версионированием.
Сбор и разметка данных — пайплайн сбора обучающих данных из приложения с анонимизацией и подготовкой к обучению.
AI-моделям нужен мощный backend. Мы разрабатываем серверную часть с поддержкой ML-инференса и подключаем REST/GraphQL API для общения модели с приложением. Готовая инфраструктура для работы AI на любом масштабе.
Заказать AI-приложение — значит получить продукт, где ML — не декоративная функция, а ключевой драйвер ценности для пользователя.
Пайплайны данных, обучение и развёртывание моделей. MLOps с мониторингом метрик и автоматическим переобучением.
Запуск нескольких версий ML-моделей параллельно со сравнением accuracy и бизнес-показателей.
Квантование до INT8, прунинг, аппаратное ускорение через Neural Engine и NPU. Без нагрева и разрядки батареи.
AI в мобильном приложении — это не чёрная коробка. Это инженерная система, которая должна быть быстрой, точной и предсказуемой. Мы строим именно такие системы.