Wzmacnianie Ekspresji Użytkownika: Klawiatura ze Stickerami w Języku Potocznym Napędzana ML w Hike

Spis treści

Jako lider zespołu Machine Learning w Hike Limited, kierowałem rozwojem innowacyjnej, napędzanej AI klawiatury ze stickerami w języku potocznym. Celem tego projektu było zrewolucjonizowanie ekspresji użytkownika poprzez inteligentne sugerowanie stickerów na podstawie wielojęzycznych danych wejściowych, w tym Hinglish, Tamil English i różnych innych kombinacji językowych.

Przegląd Projektu #

Naszym celem było stworzenie inteligentnego systemu sugerowania stickerów, który mógłby zrozumieć i reagować na różnorodne dane wejściowe językowe, jednocześnie personalizując sugestie na podstawie indywidualnych preferencji i interakcji użytkowników.

Podejście Techniczne #

Kluczowe Technologie #

Python do rozwoju backendu i trenowania modeli
TensorFlow i TensorFlow Lite do rozwoju modeli i wnioskowania na urządzeniu
Techniki Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP) do zrozumienia języka
BigQuery do przechowywania i analizy danych
Airflow do orkiestracji przepływu pracy

Główne Funkcje #

Przetwarzanie Wielojęzycznych Danych Wejściowych: Opracowano modele NLP zdolne do zrozumienia i interpretacji mieszanych danych wejściowych językowych.
Kontekstowe Sugerowanie Stickerów: Stworzono model AI do sugerowania odpowiednich stickerów na podstawie wprowadzonego tekstu i kontekstu.
Personalizacja na Urządzeniu: Wdrożono modele TensorFlow Lite do uczenia się i personalizacji na urządzeniu.
Uczenie Federacyjne: Opracowano system aktualizacji globalnych modeli przy zachowaniu prywatności użytkowników.

Wyzwania Implementacyjne i Rozwiązania #

Wyzwanie: Dokładne obsługiwanie różnorodnych kombinacji językowych. Rozwiązanie: Wytrenowano modele na obszernym korpusie wielojęzycznych danych i wdrożono zaawansowane techniki tokenizacji.
Wyzwanie: Zapewnienie wydajności w czasie rzeczywistym na urządzeniach mobilnych. Rozwiązanie: Zoptymalizowano modele dla urządzeń mobilnych przy użyciu TensorFlow Lite i wdrożono efektywne mechanizmy buforowania.
Wyzwanie: Równoważenie personalizacji z prywatnością użytkownika. Rozwiązanie: Wdrożono techniki uczenia federacyjnego, umożliwiające ulepszanie modeli bez scentralizowanego zbierania danych.

Proces Rozwoju #

Zbieranie i Analiza Danych: Zgromadzono i przeanalizowano dane o interakcjach użytkowników za pomocą BigQuery, aby zrozumieć wzorce użycia stickerów.
Rozwój Modelu: Iteracyjnie rozwijano i udoskonalano modele NLP i rekomendacji przy użyciu TensorFlow.
Implementacja na Urządzeniu: Zoptymalizowano modele dla urządzeń mobilnych przy użyciu TensorFlow Lite.
Konfiguracja Uczenia Federacyjnego: Zaprojektowano i wdrożono system uczenia federacyjnego dla aktualizacji modeli z zachowaniem prywatności.
Testowanie i Udoskonalanie: Przeprowadzono obszerne testy A/B w celu optymalizacji wydajności modelu i satysfakcji użytkowników.

Wyniki i Wpływ #

Osiągnięto 40% wzrost wykorzystania stickerów na całej platformie.
Poprawiono trafność sugestii stickerów o 60% w porównaniu z poprzednim systemem.
Skutecznie obsłużono dane wejściowe w ponad 10 różnych kombinacjach językowych.
Zachowano prywatność użytkowników przy jednoczesnym osiągnięciu ciągłych ulepszeń modelu poprzez uczenie federacyjne.

Podsumowanie #

Projekt klawiatury ze stickerami w języku potocznym napędzanej ML w Hike jest przykładem potencjału AI w zwiększaniu ekspresji i zaangażowania użytkowników. Poprzez skuteczne zintegrowanie zaawansowanych technik NLP, uczenia na urządzeniu i uczenia federacyjnego, stworzyliśmy system, który nie tylko rozumie różnorodne dane wejściowe językowe, ale także personalizuje doświadczenie dla każdego użytkownika.

Ten projekt pokazuje moc łączenia najnowocześniejszych technologii ML z głębokim zrozumieniem potrzeb użytkowników i obaw dotyczących prywatności. Kontynuując udoskonalanie i rozszerzanie tej funkcji, pozostaje ona kamieniem węgielnym zaangażowania Hike w dostarczanie innowacyjnych, skoncentrowanych na użytkowniku narzędzi komunikacyjnych.