ติดต่อ : @ivanzamzam

คุณต้องการเพิ่มการจดจำใบหน้า ผู้ช่วยเสียง หรือคำแนะนำอัจฉริยะในแอปของคุณ แต่ไม่รู้จะเริ่มจากตรงไหน? โมเดล ML ต้องการโครงสร้างพื้นฐานเซิร์ฟเวอร์ การปรับแต่งสำหรับโปรเซสเซอร์มือถือ และไปป์ไลน์ข้อมูลที่ออกแบบมาอย่างดี เราบูรณาการ AI/ML เข้ากับผลิตภัณฑ์มือถือ: การอนุมานบนอุปกรณ์เพื่อการตอบสนองทันทีและโมเดลคลาวด์สำหรับงานที่ซับซ้อน

สิ่งที่เราเสนอ

การพัฒนา แอปมือถือ AI/ML หมายถึงการสร้างผลิตภัณฑ์ที่เรียนรู้จากข้อมูลผู้ใช้และฉลาดขึ้นทุกครั้งที่มีการโต้ตอบ โครงข่ายประสาทเทียม คอมพิวเตอร์วิชัน NLP และระบบแนะนำ — โซลูชัน ML ที่ทำงานบน iOS และ Android ที่เราบูรณาการโดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพ

  • โครงข่ายประสาทเทียมบนอุปกรณ์ — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit โมเดลทำงานบนโทรศัพท์โดยไม่ส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ พร้อมการตอบสนองทันทีแบบออฟไลน์

  • คอมพิวเตอร์วิชัน (CV) — การจดจำวัตถุ ใบหน้า ข้อความ และเอกสาร กล้องกลายเป็นอินเทอร์เฟซอินพุตสำหรับสแกนเนอร์และหน้ากาก AR

  • การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) — แชทบอทที่ใช้ LLM, ผู้ช่วยเสียง, การวิเคราะห์อารมณ์ และการสรุปข้อความ

  • ระบบแนะนำ — ฟีดส่วนบุคคลและคำแนะนำผลิตภัณฑ์ตามพฤติกรรมของผู้ใช้

iOS · Android · AI · ML

ขอบเขตของ AI/ML ในการพัฒนาแอปมือถือ

การเรียนรู้ของเครื่องเปิดสถานการณ์การโต้ตอบใหม่ เราบูรณาการ AI เพื่อให้ผู้ใช้รู้สึกถึงความมหัศจรรย์ ไม่ใช่ความหน่วง

คอมพิวเตอร์วิชัน (CV)

การจดจำวัตถุ ใบหน้า ข้อความ (OCR), บาร์โค้ด ML Kit, Core ML และ TensorFlow Lite สำหรับการอนุมานบนอุปกรณ์ — กล้องทำงานเหมือนสแกนเนอร์ออฟไลน์

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

แชทบอทที่ใช้ LLM, การวิเคราะห์อารมณ์, การค้นหาเชิงความหมาย เราบูรณาการ OpenAI API, Google NLU และโมเดลปรับแต่งเฉพาะ

ระบบแนะนำ

การปรับแต่งเนื้อหาส่วนบุคคลตามพฤติกรรมของผู้ใช้ โมเดลไฮบริดของการกรองแบบทำงานร่วมกันและการกรองตามเนื้อหาช่วยเพิ่มการแปลงได้ 20–40%

ML บนอุปกรณ์

โมเดลบนชิปอุปกรณ์ — Neural Engine ใน iPhone, NPU ใน Android การควอนไทซ์ทำให้โครงข่ายประสาทเทียมมีขนาด 5–10 MB โดยไม่สูญเสียความแม่นยำ

AI ในแอปมือถือไม่ใช่แค่กระแสแฟชั่น แต่เป็นข้อได้เปรียบทางการแข่งขัน ผู้ใช้คุ้นเคยกับการปรับแต่งส่วนบุคคลและจะไม่กลับไปใช้แอปที่ไม่ได้ปรับตัวให้เข้ากับพวกเขา

— หัวหน้าทีมเทคนิค AI/ML
TensorFlow Lite Core ML ML Kit PyTorch Mobile OpenAI API Python Firebase ML Kotlin

วิธีที่เราบูรณาการ AI เข้ากับแอปมือถือ

การบูรณาการ ML เข้ากับแอปมือถือเป็นงานวิศวกรรมที่ซับซ้อน เราเลือกสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมที่สุด: บนอุปกรณ์เพื่อความเร็ว, บนคลาวด์เพื่อความซับซ้อน

  • ML บนอุปกรณ์ (TensorFlow Lite, Core ML) — โมเดลบนโทรศัพท์โดยไม่ส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ การตอบสนองทันทีและความเป็นส่วนตัวอย่างสมบูรณ์

  • การปรับแต่งสำหรับโปรเซสเซอร์มือถือ — การควอนไทซ์ FP16→INT8, การบีบอัดเหลือ 5–10 MB, 30+ FPS บนอุปกรณ์รุ่นก่อนหน้า

  • การทดสอบโมเดลแบบ A/B — การรันโมเดล ML หลายเวอร์ชันแบบขนานพร้อมเปรียบเทียบความแม่นยำและความหน่วง

  • บริการ ML บนคลาวด์ — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker สถาปัตยกรรมไฮบริด: บนอุปกรณ์เพื่อความเร็ว, คลาวด์เพื่อความลึกของการวิเคราะห์

  • โครงสร้างพื้นฐาน ML — ไปป์ไลน์ข้อมูลจากการรวบรวมจนถึงการตรวจสอบการเลื่อนลอย MLOps พร้อมการฝึกซ้ำอัตโนมัติและการจัดการเวอร์ชัน

  • การรวบรวมและการติดป้ายกำกับข้อมูล — ไปป์ไลน์สำหรับรวบรวมข้อมูลการฝึกจากแอปพร้อมการไม่เปิดเผยตัวตนและการเตรียมพร้อมสำหรับการฝึก

โครงสร้างพื้นฐานสำหรับแอปพลิเคชัน AI

โมเดล AI ต้องการแบ็กเอนด์ที่ทรงพลัง เราพัฒนา ส่วนเซิร์ฟเวอร์ ที่รองรับการอนุมาน ML และเชื่อมต่อ REST/GraphQL API เพื่อให้โมเดลสื่อสารกับแอป โครงสร้างพื้นฐานพร้อมสำหรับ AI ทุกระดับ

เหตุใดจึงเลือกเราสำหรับโครงการ AI/ML

การสั่งซื้อแอป AI หมายถึงการได้รับผลิตภัณฑ์ ที่ ML ไม่ใช่ฟังก์ชันตกแต่ง แต่เป็นตัวขับเคลื่อนหลักของคุณค่าสำหรับผู้ใช้

โครงสร้างพื้นฐาน ML

ไปป์ไลน์ข้อมูล, การฝึกและการปรับใช้โมเดล MLOps พร้อมการตรวจสอบเมตริกและการฝึกซ้ำอัตโนมัติ

การทดสอบโมเดลแบบ A/B

การรันโมเดล ML หลายเวอร์ชันแบบขนานพร้อมเปรียบเทียบความแม่นยำและเมตริกทางธุรกิจ

การปรับแต่งสำหรับอุปกรณ์มือถือ

การควอนไทซ์เป็น INT8, การตัดแต่ง, การเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ผ่าน Neural Engine และ NPU โดยไม่เกิดความร้อนเกินหรือแบตเตอรี่หมด

AI ในแอปมือถือไม่ใช่กล่องดำ มันคือระบบวิศวกรรมที่ต้องรวดเร็ว แม่นยำ และคาดเดาได้ เราสร้างระบบเหล่านั้นอย่างแน่นอน

— หลักการของสตูดิโอ
มาพูดคุยกัน

อย่าลังเลที่จะติดต่อเราสำหรับข้อสงสัยหรือโอกาสในการทำงานร่วมกัน

ปรึกษาโครงการ