↓Lewati ke konten utama
  1. Tulisan-tulisanku/

Meningkatkan Ekspresi Pengguna: Keyboard Stiker Vernakular Bertenaga ML di Hike

3 menit
Kecerdasan Buatan Aplikasi Seluler Pembelajaran Mesin Pemrosesan Bahasa Alami TensorFlow Lite Pembelajaran Terfederasi Personalisasi
Daftar isi

Sebagai pemimpin tim Pembelajaran Mesin di Hike Limited, saya memimpin pengembangan keyboard stiker vernakular inovatif berbasis AI. Proyek ini bertujuan untuk merevolusi ekspresi pengguna dengan cerdas menyarankan stiker berdasarkan input multibahasa, termasuk Hinglish, Tamil English, dan berbagai kombinasi bahasa lainnya.

Gambaran Proyek #

Tujuan kami adalah menciptakan sistem saran stiker cerdas yang dapat memahami dan merespons input linguistik yang beragam, sambil mempersonalisasi saran berdasarkan preferensi dan interaksi pengguna individu.

Pendekatan Teknis #

Teknologi Inti #

  • Python untuk pengembangan backend dan pelatihan model
  • TensorFlow dan TensorFlow Lite untuk pengembangan model dan inferensi pada perangkat
  • Teknik Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) untuk pemahaman bahasa
  • BigQuery untuk penyimpanan dan analisis data
  • Airflow untuk orkestrasi alur kerja

Fitur Utama #

  1. Pemrosesan Input Multibahasa: Mengembangkan model NLP yang mampu memahami dan menafsirkan input bahasa campuran.

  2. Saran Stiker Kontekstual: Membuat model AI untuk menyarankan stiker yang relevan berdasarkan teks input dan konteks.

  3. Personalisasi Pada Perangkat: Menerapkan model TensorFlow Lite untuk pembelajaran dan personalisasi pada perangkat.

  4. Pembelajaran Terfederasi: Mengembangkan sistem untuk memperbarui model global sambil menjaga privasi pengguna.

Tantangan Implementasi dan Solusi #

  1. Tantangan: Menangani kombinasi linguistik yang beragam secara akurat. Solusi: Melatih model pada korpus data multibahasa yang luas dan menerapkan teknik tokenisasi canggih.

  2. Tantangan: Memastikan kinerja real-time pada perangkat seluler. Solusi: Mengoptimalkan model untuk seluler menggunakan TensorFlow Lite dan menerapkan mekanisme caching yang efisien.

  3. Tantangan: Menyeimbangkan personalisasi dengan privasi pengguna. Solusi: Menerapkan teknik pembelajaran terfederasi, memungkinkan peningkatan model tanpa pengumpulan data terpusat.

Proses Pengembangan #

  1. Pengumpulan dan Analisis Data: Mengumpulkan dan menganalisis data interaksi pengguna menggunakan BigQuery untuk memahami pola penggunaan stiker.

  2. Pengembangan Model: Secara iteratif mengembangkan dan menyempurnakan model NLP dan rekomendasi menggunakan TensorFlow.

  3. Implementasi Pada Perangkat: Mengoptimalkan model untuk perangkat seluler menggunakan TensorFlow Lite.

  4. Pengaturan Pembelajaran Terfederasi: Merancang dan menerapkan sistem pembelajaran terfederasi untuk pembaruan model yang menjaga privasi.

  5. Pengujian dan Penyempurnaan: Melakukan pengujian A/B ekstensif untuk mengoptimalkan kinerja model dan kepuasan pengguna.

Hasil dan Dampak #

  • Mencapai peningkatan 40% dalam penggunaan stiker di seluruh platform.
  • Meningkatkan relevansi saran stiker sebesar 60% dibandingkan sistem sebelumnya.
  • Berhasil menangani input dalam lebih dari 10 kombinasi bahasa yang berbeda.
  • Menjaga privasi pengguna sambil mencapai peningkatan model berkelanjutan melalui pembelajaran terfederasi.

Kesimpulan #

Proyek keyboard stiker vernakular bertenaga ML di Hike mencontohkan potensi AI dalam meningkatkan ekspresi dan keterlibatan pengguna. Dengan berhasil mengintegrasikan teknik NLP canggih, pembelajaran pada perangkat, dan pembelajaran terfederasi, kami menciptakan sistem yang tidak hanya memahami input linguistik yang beragam tetapi juga mempersonalisasi pengalaman untuk setiap pengguna.

Proyek ini menunjukkan kekuatan menggabungkan teknologi ML mutakhir dengan pemahaman mendalam tentang kebutuhan pengguna dan masalah privasi. Saat kami terus menyempurnakan dan memperluas fitur ini, ini tetap menjadi landasan komitmen Hike untuk menyediakan alat komunikasi inovatif yang berpusat pada pengguna.

↑