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  1. Meine Schriften/

Verbesserung des Nutzerausdrucks: ML-gestützte Umgangssprachen-Sticker-Tastatur bei Hike

2 min
Künstliche Intelligenz Mobile Anwendungen Maschinelles Lernen Verarbeitung Natürlicher Sprache TensorFlow Lite Föderiertes Lernen Personalisierung
Inhaltsverzeichnis

Als Leiter des Machine Learning-Teams bei Hike Limited leitete ich die Entwicklung einer innovativen, KI-gesteuerten Umgangssprachen-Sticker-Tastatur. Ziel dieses Projekts war es, den Nutzerausdruck zu revolutionieren, indem intelligent Sticker basierend auf mehrsprachigen Eingaben vorgeschlagen werden, einschließlich Hinglish, Tamil English und verschiedenen anderen Sprachkombinationen.

Projektübersicht #

Unser Ziel war es, ein intelligentes Sticker-Vorschlagssystem zu entwickeln, das vielfältige sprachliche Eingaben verstehen und darauf reagieren kann, während es Vorschläge basierend auf individuellen Nutzerpräferenzen und -interaktionen personalisiert.

Technischer Ansatz #

Kerntechnologien #

  • Python für Backend-Entwicklung und Modelltraining
  • TensorFlow und TensorFlow Lite für Modellentwicklung und On-Device-Inferenz
  • Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für Sprachverständnis
  • BigQuery für Datenspeicherung und -analyse
  • Airflow für Workflow-Orchestrierung

Hauptmerkmale #

  1. Mehrsprachige Eingabeverarbeitung: Entwicklung von NLP-Modellen, die gemischtsprachige Eingaben verstehen und interpretieren können.

  2. Kontextbezogene Sticker-Vorschläge: Erstellung eines KI-Modells zur Vorschlagung relevanter Sticker basierend auf Eingabetext und Kontext.

  3. On-Device-Personalisierung: Implementierung von TensorFlow Lite-Modellen für On-Device-Lernen und Personalisierung.

  4. Föderiertes Lernen: Entwicklung eines Systems zur Aktualisierung globaler Modelle unter Wahrung der Nutzerpriv

atsphäre.

Implementierungsherausforderungen und Lösungen #

  1. Herausforderung: Genaue Handhabung verschiedener sprachlicher Kombinationen. Lösung: Training von Modellen mit einem umfangreichen Korpus mehrsprachiger Daten und Implementierung fortschrittlicher Tokenisierungstechniken.

  2. Herausforderung: Gewährleistung von Echtzeitperformance auf mobilen Geräten. Lösung: Optimierung von Modellen für mobile Geräte mit TensorFlow Lite und Implementierung effizienter Caching-Mechanismen.

  3. Herausforderung: Ausgleich zwischen Personalisierung und Nutzerprivatsphäre. Lösung: Implementierung von Techniken des föderierten Lernens, die Modellverbesserungen ohne zentralisierte Datenerfassung ermöglichen.

Entwicklungsprozess #

  1. Datensammlung und -analyse: Sammlung und Analyse von Nutzerinteraktionsdaten mit BigQuery, um Sticker-Nutzungsmuster zu verstehen.

  2. Modellentwicklung: Iterative Entwicklung und Verfeinerung von NLP- und Empfehlungsmodellen mit TensorFlow.

  3. On-Device-Implementierung: Optimierung von Modellen für mobile Geräte mit TensorFlow Lite.

  4. Einrichtung des föderierten Lernens: Entwurf und Implementierung eines Systems für föderiertes Lernen zur privatsphärenschonenden Modellaktualisierung.

  5. Tests und Verfeinerung: Durchführung umfangreicher A/B-Tests zur Optimierung der Modellleistung und Nutzerzufriedenheit.

Ergebnisse und Auswirkungen #

  • Erreichte 40% Steigerung der Sticker-Nutzung auf der gesamten Plattform.
  • Verbesserte Relevanz der Sticker-Vorschläge um 60% im Vergleich zum vorherigen System.
  • Erfolgreiche Handhabung von Eingaben in über 10 verschiedenen Sprachkombinationen.
  • Wahrung der Nutzerprivatsphäre bei gleichzeitiger kontinuierlicher Modellverbesserung durch föderiertes Lernen.

Fazit #

Das Projekt der ML-gestützten Umgangssprachen-Sticker-Tastatur bei Hike veranschaulicht das Potenzial von KI zur Verbesserung des Nutzerausdrucks und -engagements. Durch die erfolgreiche Integration fortschrittlicher NLP-Techniken, On-Device-Lernen und föderiertes Lernen haben wir ein System geschaffen, das nicht nur vielfältige sprachliche Eingaben versteht, sondern auch das Erlebnis für jeden Nutzer personalisiert.

Dieses Projekt zeigt die Kraft der Kombination modernster ML-Technologien mit einem tiefen Verständnis für Nutzerbedürfnisse und Datenschutzbedenken. Während wir diese Funktion weiter verfeinern und erweitern, bleibt sie ein Eckpfeiler von Hikes Engagement für die Bereitstellung innovativer, nutzerzentrierter Kommunikationstools.

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