שיפור ביטוי המשתמש: מקלדת מדבקות בשפה מקומית מבוססת למידת מכונה ב-Hike
תוכן עניינים
כמוביל צוות למידת המכונה ב-Hike Limited, הובלתי את הפיתוח של מקלדת מדבקות חדשנית בשפה מקומית מונעת בינה מלאכותית. פרויקט זה נועד לחולל מהפכה בביטוי המשתמש על ידי הצעת מדבקות באופן חכם בהתבסס על קלט רב-לשוני, כולל הינגליש, טמיל אנגלית, ושילובי שפות שונים אחרים.
סקירת הפרויקט #
המטרה שלנו הייתה ליצור מערכת הצעת מדבקות חכמה שיכולה להבין ולהגיב לקלטים לשוניים מגוונים, תוך התאמה אישית של ההצעות בהתבסס על העדפות ואינטראקציות של משתמשים בודדים.
גישה טכנית #
טכנולוגיות ליבה #
- פייתון לפיתוח צד שרת ואימון מודלים
- TensorFlow ו-TensorFlow Lite לפיתוח מודלים והסקה במכשיר
- טכניקות עיבוד שפה טבעית (NLP) להבנת שפה
- BigQuery לאחסון וניתוח נתונים
- Airflow לתזמון תהליכי עבודה
תכונות מפתח #
עיבוד קלט רב-לשוני: פיתחנו מודלי NLP המסוגלים להבין ולפרש קלטים בשפות מעורבות.
הצעת מדבקות הקשרית: יצרנו מודל בינה מלאכותית להצעת מדבקות רלוונטיות בהתבסס על טקסט קלט והקשר.
התאמה אישית במכשיר: יישמנו מודלי TensorFlow Lite ללמידה והתאמה אישית במכשיר.
למידה פדרטיבית: פיתחנו מערכת לעדכון מודלים גלובליים תוך שמירה על פרטיות המשתמש.
אתגרי יישום ופתרונות #
אתגר: טיפול מדויק בשילובי שפות מגוונים. פתרון: אימנו מודלים על קורפוס עצום של נתונים רב-לשוניים ויישמנו טכניקות טוקניזציה מתקדמות.
אתגר: הבטחת ביצועים בזמן אמת במכשירים ניידים. פתרון: אופטימיזציה של מודלים למובייל באמצעות TensorFlow Lite ויישום מנגנוני מטמון יעילים.
אתגר: איזון בין התאמה אישית לפרטיות המשתמש. פתרון: יישמנו טכניקות למידה פדרטיבית, המאפשרות שיפור מודלים ללא איסוף נתונים מרכזי.
תהליך הפיתוח #
איסוף וניתוח נתונים: אספנו וניתחנו נתוני אינטראקציה של משתמשים באמצעות BigQuery כדי להבין דפוסי שימוש במדבקות.
פיתוח מודל: פיתחנו ושיפרנו באופן איטרטיבי מודלי NLP והמלצה באמצעות TensorFlow.
יישום במכשיר: אופטימיזציה של מודלים למכשירים ניידים באמצעות TensorFlow Lite.
הגדרת למידה פדרטיבית: תכננו ויישמנו מערכת למידה פדרטיבית לעדכוני מודל תוך שמירה על פרטיות.
בדיקה ושיפור: ערכנו בדיקות A/B נרחבות לאופטימיזציה של ביצועי המודל ושביעות רצון המשתמשים.
תוצאות והשפעה #
- השגנו עלייה של 40% בשימוש במדבקות בכל הפלטפורמה.
- שיפרנו את הרלוונטיות של הצעות המדבקות ב-60% בהשוואה למערכת הקודמת.
- טיפלנו בהצלחה בקלטים ביותר מ-10 שילובי שפות שונים.
- שמרנו על פרטיות המשתמש תוך השגת שיפורים מתמשכים במודל באמצעות למידה פדרטיבית.
סיכום #
פרויקט מקלדת המדבקות בשפה מקומית מבוססת למידת מכונה ב-Hike מדגים את הפוטנציאל של בינה מלאכותית בשיפור ביטוי המשתמש ומעורבותו. על ידי שילוב מוצלח של טכניקות NLP מתקדמות, למידה במכשיר ולמידה פדרטיבית, יצרנו מערכת שלא רק מבינה קלטים לשוניים מגוונים אלא גם מתאימה אישית את החוויה לכל משתמש.
פרויקט זה מדגים את העוצמה של שילוב טכנולוגיות למידת מכונה מתקדמות עם הבנה עמוקה של צרכי המשתמש ודאגות פרטיות. כאשר אנו ממשיכים לשפר ולהרחיב תכונה זו, היא נשארת אבן פינה במחויבות של Hike לספק כלי תקשורת חדשניים וממוקדי משתמש.