Zlepšení uživatelského vyjádření: ML-poháněná klávesnice s nářečními nálepkami v Hike

Jako vedoucí týmu strojového učení ve společnosti Hike Limited jsem vedl vývoj inovativní, AI-řízené klávesnice s nářečními nálepkami. Cílem tohoto projektu bylo revolucionizovat uživatelské vyjádření inteligentním navrhováním nálepek na základě vícejazyčných vstupů, včetně hindštiny, tamilské angličtiny a různých dalších jazykových kombinací.

Přehled projektu #

Naším cílem bylo vytvořit inteligentní systém návrhů nálepek, který by dokázal porozumět a reagovat na různorodé jazykové vstupy a zároveň personalizovat návrhy na základě individuálních preferencí a interakcí uživatelů.

Technický přístup #

Klíčové technologie #

• Python pro backend vývoj a trénování modelů
• TensorFlow a TensorFlow Lite pro vývoj modelů a odvozování na zařízení
• Techniky zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro porozumění jazyku
• BigQuery pro ukládání a analýzu dat
• Airflow pro orchestraci pracovních postupů

Klíčové funkce #

1. Zpracování vícejazyčných vstupů: Vyvinuté NLP modely schopné porozumět a interpretovat vstupy v kombinovaných jazycích.

2. Kontextové návrhy nálepek: Vytvořený AI model pro navrhování relevantních nálepek na základě vstupního textu a kontextu.

3. Personalizace na zařízení: Implementované modely TensorFlow Lite pro učení a personalizaci na zařízení.

4. Federované učení: Vyvinutý systém pro aktualizaci globálních modelů při zachování soukromí uživatelů.

Implementační výzvy a řešení #

1. Výzva: Přesné zpracování různých jazykových kombinací. Řešení: Trénování modelů na rozsáhlém korpusu vícejazyčných dat a implementace pokročilých technik tokenizace.

2. Výzva: Zajištění výkonu v reálném čase na mobilních zařízeních. Řešení: Optimalizace modelů pro mobilní zařízení pomocí TensorFlow Lite a implementace efektivních mechanismů cachování.

3. Výzva: Vyvážení personalizace a soukromí uživatelů. Řešení: Implementace technik federovaného učení, umožňující zlepšování modelů bez centralizovaného sběru dat.

Proces vývoje #

1. Sběr a analýza dat: Shromáždění a analýza dat o interakcích uživatelů pomocí BigQuery pro pochopení vzorců používání nálepek.

2. Vývoj modelu: Iterativní vývoj a zdokonalování NLP a doporučovacích modelů pomocí TensorFlow.

3. Implementace na zařízení: Optimalizace modelů pro mobilní zařízení pomocí TensorFlow Lite.

4. Nastavení federovaného učení: Návrh a implementace systému federovaného učení pro aktualizace modelů s ochranou soukromí.

5. Testování a zdokonalování: Provedení rozsáhlého A/B testování pro optimalizaci výkonu modelu a spokojenosti uživatelů.

Výsledky a dopad #

• Dosaženo 40% nárůstu používání nálepek napříč platformou.
• Zlepšení relevance návrhů nálepek o 60 % ve srovnání s předchozím systémem.
• Úspěšné zpracování vstupů ve více než 10 různých jazykových kombinacích.
• Zachování soukromí uživatelů při dosahování kontinuálního zlepšování modelů prostřednictvím federovaného učení.

Závěr #

Projekt ML-poháněné klávesnice s nářečními nálepkami v Hike demonstruje potenciál AI ve zlepšování uživatelského vyjádření a zapojení. Úspěšnou integrací pokročilých NLP technik, učení na zařízení a federovaného učení jsme vytvořili systém, který nejen rozumí různorodým jazykovým vstupům, ale také personalizuje zážitek pro každého uživatele.

Tento projekt ukazuje sílu kombinace nejmodernějších ML technologií s hlubokým porozuměním potřebám uživatelů a obavám o soukromí. Jak pokračujeme ve zdokonalování a rozšiřování této funkce, zůstává základním kamenem závazku Hike poskytovat inovativní komunikační nástroje zaměřené na uživatele.