モバイルアプリケーション

Hike Limitedの機械学習チームのリーダーとして、私は革新的なAI駆動の方言ステッカーキーボードの開発を主導しました。このプロジェクトは、ヒングリッシュ、タミル英語、その他さまざまな言語の組み合わせを含む多言語入力に基づいてステッカーを知的に提案することで、ユーザーの表現を革新することを目指しました。 プロジェクト概要 #私たちの目標は、多様な言語入力を理解し応答できる賢いステッカー提案システムを作成し、同時に個々のユーザーの好みや相互作用に基づいて提案をパーソナライズすることでした。 技術的アプローチ #コア技術 # バックエンド開発とモデルトレーニングのためのPython モデル開発とデバイス上の推論のためのTensorFlowとTensorFlow Lite 言語理解のための自然言語処理（NLP）技術 データ保存と分析のためのBigQuery ワークフローオーケストレーションのためのAirflow 主要機能 # 多言語入力処理：混合言語入力を理解し解釈できるNLPモデルを開発。 コンテキストに基づくステッカー提案：入力テキストとコンテキストに基づいて関連するステッカーを提案するAIモデルを作成。 デバイス上のパーソナライゼーション：デバイス上の学習とパーソナライゼーションのためにTensorFlow Liteモデルを実装。 連合学習：ユーザーのプライバシーを維持しながらグローバルモデルを更新するシステムを開発。 実装の課題と解決策 # 課題：多様な言語の組み合わせを正確に処理すること。 解決策：大規模な多言語データコーパスでモデルをトレーニングし、高度なトークン化技術を実装。 課題：モバイルデバイスでのリアルタイムパフォーマンスを確保すること。 解決策：TensorFlow Liteを使用してモバイル向けにモデルを最適化し、効率的なキャッシュメカニズムを実装。 課題：パーソナライゼーションとユーザーのプライバシーのバランスを取ること。 解決策：連合学習技術を実装し、中央集中型のデータ収集なしでモデルの改善を可能に。 開発プロセス # データ収集と分析：BigQueryを使用してユーザーの相互作用データを収集・分析し、ステッカーの使用パターンを理解。

Hike Limitedの機械学習コンサルタントとして、ユーザーの自撮り写真から直接クールなアバターを生成するHikemojiプロジェクトのための最先端のコンピュータビジョンモデルの開発に取り組みました。この革新的な機能は、Hikeプラットフォーム内でのユーザーエンゲージメントとパーソナライゼーションを大幅に向上させました。 プロジェクト概要 #Hikemojiの目標は、ユーザーの顔の特徴とスタイルの好みを正確に反映した、高度にパーソナライズされた視覚的に魅力的なアバターを作成することでした。私の役割は、特定の顔の特徴にアバターのコンポーネントを一致させる洗練されたコンピュータビジョンモデルの開発に焦点を当てていました。 技術的アプローチ #コア技術 # モデル開発とデータ処理のためのPython ニューラルネットワークの構築とトレーニングのためのTensorFlowとPyTorch 画像処理タスクのためのOpenCV 大規模データストレージと分析のためのBigQuery ワークフロー管理とスケジューリングのためのAirflow 主要コンポーネント # 顔の特徴抽出：自撮り写真から主要な顔の特徴を正確に識別しマッピングするモデルを開発。 コンポーネントマッチングアルゴリズム：顔の特徴を適切なアバターコンポーネントと一致させるAI駆動のシステムを作成。 スタイル転送技術：ユーザーの好みに合わせてアバターの美学を適応させるスタイル転送アルゴリズムを実装。 リアルタイム処理：素早いオンデバイスでのアバター生成のためにモデルを最適化。 課題と解決策 # 課題：多様なユーザー層全体で正確な顔の特徴検出を確保すること。 解決策：多様なデータセットでモデルをトレーニングし、データ拡張技術を実装してモデルの堅牢性を向上させました。 課題：アバターの正確さと芸術的魅力のバランスを取ること。 解決策：デザイナーと密接に協力して、顔の類似性と美的魅力のバランスを取るスコアリングシステムを開発しました。 課題：モバイルデバイス向けにモデルのパフォーマンスを最適化すること。 解決策：モデル圧縮技術とTensorFlow Liteを活用して、効率的でモバイルフレンドリーなモデルを作成しました。 実装プロセス # データ収集と準備：多様な自撮り写真のデータセットと対応する手動で作成されたアバターを収集。