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  1. I miei scritti/

Migliorare l'Espressione dell'Utente: Tastiera di Adesivi Vernacolare Potenziata da ML su Hike

3 minuti
Intelligenza Artificiale Applicazioni Mobili Apprendimento Automatico Elaborazione Del Linguaggio Naturale TensorFlow Lite Apprendimento Federato Personalizzazione
Indice dei contenuti

Come responsabile del team di Machine Learning presso Hike Limited, ho guidato lo sviluppo di un’innovativa tastiera di adesivi vernacolare basata sull’IA. Questo progetto mirava a rivoluzionare l’espressione degli utenti suggerendo in modo intelligente adesivi basati su input multilingue, inclusi Hinglish, Tamil English e varie altre combinazioni linguistiche.

Panoramica del Progetto #

Il nostro obiettivo era creare un sistema intelligente di suggerimento di adesivi in grado di comprendere e rispondere a diversi input linguistici, personalizzando al contempo i suggerimenti in base alle preferenze e alle interazioni individuali degli utenti.

Approccio Tecnico #

Tecnologie Principali #

  • Python per lo sviluppo backend e l’addestramento dei modelli
  • TensorFlow e TensorFlow Lite per lo sviluppo dei modelli e l’inferenza sul dispositivo
  • Tecniche di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) per la comprensione del linguaggio
  • BigQuery per l’archiviazione e l’analisi dei dati
  • Airflow per l’orchestrazione del flusso di lavoro

Caratteristiche Principali #

  1. Elaborazione di Input Multilingue: Sviluppo di modelli NLP in grado di comprendere e interpretare input in lingue miste.

  2. Suggerimento Contestuale di Adesivi: Creazione di un modello di IA per suggerire adesivi pertinenti in base al testo di input e al contesto.

  3. Personalizzazione sul Dispositivo: Implementazione di modelli TensorFlow Lite per l’apprendimento e la personalizzazione sul dispositivo.

  4. Apprendimento Federato: Sviluppo di un sistema per aggiornare i modelli globali mantenendo la privacy degli utenti.

Sfide di Implementazione e Soluzioni #

  1. Sfida: Gestire accuratamente diverse combinazioni linguistiche. Soluzione: Addestramento dei modelli su un vasto corpus di dati multilingue e implementazione di tecniche avanzate di tokenizzazione.

  2. Sfida: Garantire prestazioni in tempo reale sui dispositivi mobili. Soluzione: Ottimizzazione dei modelli per dispositivi mobili utilizzando TensorFlow Lite e implementazione di meccanismi di caching efficienti.

  3. Sfida: Bilanciare la personalizzazione con la privacy degli utenti. Soluzione: Implementazione di tecniche di apprendimento federato, consentendo miglioramenti del modello senza raccolta centralizzata dei dati.

Processo di Sviluppo #

  1. Raccolta e Analisi dei Dati: Raccolta e analisi dei dati di interazione degli utenti utilizzando BigQuery per comprendere i modelli di utilizzo degli adesivi.

  2. Sviluppo del Modello: Sviluppo e perfezionamento iterativo dei modelli NLP e di raccomandazione utilizzando TensorFlow.

  3. Implementazione sul Dispositivo: Ottimizzazione dei modelli per dispositivi mobili utilizzando TensorFlow Lite.

  4. Configurazione dell’Apprendimento Federato: Progettazione e implementazione di un sistema di apprendimento federato per aggiornamenti del modello che preservano la privacy.

  5. Test e Perfezionamento: Conduzione di estesi test A/B per ottimizzare le prestazioni del modello e la soddisfazione degli utenti.

Risultati e Impatto #

  • Raggiunto un aumento del 40% nell’utilizzo degli adesivi su tutta la piattaforma.
  • Migliorata la pertinenza dei suggerimenti di adesivi del 60% rispetto al sistema precedente.
  • Gestiti con successo input in oltre 10 diverse combinazioni linguistiche.
  • Mantenuta la privacy degli utenti ottenendo al contempo continui miglioramenti del modello attraverso l’apprendimento federato.

Conclusione #

Il progetto della tastiera di adesivi vernacolare potenziata da ML su Hike esemplifica il potenziale dell’IA nel migliorare l’espressione e il coinvolgimento degli utenti. Integrando con successo tecniche avanzate di NLP, apprendimento sul dispositivo e apprendimento federato, abbiamo creato un sistema che non solo comprende diversi input linguistici, ma personalizza anche l’esperienza per ogni utente.

Questo progetto mostra la potenza di combinare tecnologie ML all’avanguardia con una profonda comprensione delle esigenze degli utenti e delle preoccupazioni sulla privacy. Mentre continuiamo a perfezionare ed espandere questa funzionalità, rimane una pietra miliare dell’impegno di Hike nel fornire strumenti di comunicazione innovativi e centrati sull’utente.

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