ユーザー表現の強化：Hikeにおける機械学習駆動の方言ステッカーキーボード

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。
モデル開発：TensorFlowを使用してNLPと推奨モデルを反復的に開発・改良。
デバイス上の実装：TensorFlow Liteを使用してモバイルデバイス向けにモデルを最適化。
連合学習のセットアップ：プライバシーを保護しながらモデルを更新する連合学習システムを設計・実装。
テストと改良：モデルのパフォーマンスとユーザー満足度を最適化するために広範なA/Bテストを実施。

結果と影響 #

プラットフォーム全体でステッカーの使用が40%増加。
以前のシステムと比較してステッカー提案の関連性が60%向上。
10以上の異なる言語の組み合わせの入力を成功的に処理。
連合学習を通じて継続的なモデル改善を達成しながら、ユーザーのプライバシーを維持。

結論 #

HikeのML駆動の方言ステッカーキーボードプロジェクトは、ユーザーの表現とエンゲージメントを向上させるAIの可能性を示しています。高度なNLP技術、デバイス上の学習、連合学習を成功裏に統合することで、多様な言語入力を理解するだけでなく、各ユーザーに合わせた体験をパーソナライズするシステムを作成しました。

このプロジェクトは、最先端のML技術とユーザーのニーズおよびプライバシーへの深い理解を組み合わせる力を示しています。この機能の改良と拡張を続けるにつれ、革新的でユーザー中心のコミュニケーションツールを提供するというHikeのコミットメントの礎石であり続けます。