Vill du lägga till ansiktsigenkänning, röstassistent eller smarta rekommendationer i din app, men vet inte var du ska börja? ML-modeller kräver serverinfrastruktur, optimering för mobila processorer och en väldesignad dataledning. Vi integrerar AI/ML i mobila produkter: inferens på enheten för omedelbar respons och molnmodeller för komplexa uppgifter.
Att utveckla en AI/ML mobilapp innebär att skapa en produkt som lär sig av användardata och blir smartare för varje interaktion. Neurala nätverk, datorseende, NLP och rekommendationssystem — fungerande ML-lösningar på iOS och Android som vi integrerar utan prestandaförlust.
Neurala nätverk på enheten — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Modellerna körs på telefonen utan att skicka data till servern, med omedelbar offline-respons.
Datorseende (CV) — igenkänning av objekt, ansikten, text och dokument. Kameran blir ett gränssnitt för skannrar och AR-masker.
Natural Language Processing (NLP) — LLM-baserade chattbottar, röstassistenter, sentimentanalys och textsammanfattning.
Rekommendationssystem — personaliserade flöden och produktrekommendationer baserade på användarbeteende.
iOS · Android · AI · ML
Maskininlärning öppnar nya interaktionsscenarier. Vi integrerar AI så att användaren känner magin, inte fördröjningen.
Igenkänning av objekt, ansikten, text (OCR), streckkoder. ML Kit, Core ML och TensorFlow Lite för inferens på enheten — kameran fungerar som en offline-skanner.
LLM-baserade chattbottar, sentimentanalys, semantisk sökning. Vi integrerar OpenAI API, Google NLU och anpassade finjusterade modeller.
Innehållspersonalisering baserad på användarbeteende. Hybrider av kollaborativ och innehållsbaserad filtrering ökar konverteringen med 20–40%.
Modeller på enhetens chip — Neural Engine i iPhone, NPU i Android. Kvantisering rymmer ett neuralt nätverk i 5–10 MB utan förlust av noggrannhet.
AI i en mobilapp är inte bara en modefluga, utan en konkurrensfördel. Användare vänjer sig vid personalisering och återvänder inte till appar som inte anpassar sig till dem.
Att integrera ML i en mobilapp är en komplex teknisk uppgift. Vi väljer den optimala arkitekturen: på enheten för hastighet, molnbaserad för komplexitet.
On-device ML (TensorFlow Lite, Core ML) — modeller på telefonen utan att skicka data till servern. Omedelbar respons och full integritet.
Optimering för mobila processorer — kvantisering FP16→INT8, komprimering till 5–10 MB, 30+ FPS på enheter från tidigare generationer.
A/B-testning av modeller — parallell körning av flera versioner av ML-modeller med jämförelse av noggrannhet och latens.
Molnbaserade ML-tjänster — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Hybridarkitektur: på enheten för hastighet, moln för analysdjup.
ML-infrastruktur — dataledningar från insamling till driftövervakning. MLOps med automatisk omskolning och versionshantering.
Datainsamling och märkning — ledning för att samla in träningsdata från appen med anonymisering och förberedelse för träning.
AI-modeller behöver en kraftfull backend. Vi utvecklar serverdelen med stöd för ML-inferens och ansluter REST/GraphQL API för modellens kommunikation med appen. Färdig infrastruktur för AI i alla skalor.
Att beställa en AI-app innebär att få en produkt där ML inte är en dekorativ funktion, utan en viktig drivkraft för användarvärde.
Dataledningar, träning och driftsättning av modeller. MLOps med metrisk övervakning och automatisk omskolning.
Parallell körning av flera versioner av ML-modeller med jämförelse av noggrannhet och affärsmått.
Kvantisering till INT8, beskärning, hårdvaruacceleration via Neural Engine och NPU. Utan överhettning eller batteriförbrukning.
AI i en mobilapp är ingen svart låda. Det är ett tekniskt system som måste vara snabbt, noggrant och förutsägbart. Vi bygger precis sådana system.
VKontakte
Gmail
