Aprimorando a Expressão do Usuário: Teclado de Adesivos Vernaculares Impulsionado por ML na Hike

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Como líder da equipe de Aprendizado de Máquina na Hike Limited, liderei o desenvolvimento de um inovador teclado de adesivos vernaculares impulsionado por IA. Este projeto visava revolucionar a expressão do usuário, sugerindo adesivos de forma inteligente com base em entradas multilíngues, incluindo Hinglish, Tamil English e várias outras combinações de idiomas.

Visão Geral do Projeto #

Nosso objetivo era criar um sistema inteligente de sugestão de adesivos que pudesse entender e responder a diversas entradas linguísticas, ao mesmo tempo em que personalizava sugestões com base nas preferências e interações individuais do usuário.

Abordagem Técnica #

Tecnologias Principais #

Python para desenvolvimento de backend e treinamento de modelos
TensorFlow e TensorFlow Lite para desenvolvimento de modelos e inferência no dispositivo
Técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para compreensão de idiomas
BigQuery para armazenamento e análise de dados
Airflow para orquestração de fluxo de trabalho

Recursos Principais #

Processamento de Entrada Multilíngue: Desenvolvemos modelos de PLN capazes de entender e interpretar entradas em idiomas mistos.
Sugestão Contextual de Adesivos: Criamos um modelo de IA para sugerir adesivos relevantes com base no texto de entrada e contexto.
Personalização no Dispositivo: Implementamos modelos TensorFlow Lite para aprendizado e personalização no dispositivo.
Aprendizado Federado: Desenvolvemos um sistema para atualizar modelos globais mantendo a privacidade do usuário.

Desafios de Implementação e Soluções #

Desafio: Lidar com diversas combinações linguísticas com precisão. Solução: Treinamos modelos em um vasto corpus de dados multilíngues e implementamos técnicas avançadas de tokenização.
Desafio: Garantir desempenho em tempo real em dispositivos móveis. Solução: Otimizamos modelos para dispositivos móveis usando TensorFlow Lite e implementamos mecanismos eficientes de cache.
Desafio: Equilibrar personalização com privacidade do usuário. Solução: Implementamos técnicas de aprendizado federado, permitindo melhorias no modelo sem coleta centralizada de dados.

Processo de Desenvolvimento #

Coleta e Análise de Dados: Coletamos e analisamos dados de interação do usuário usando BigQuery para entender padrões de uso de adesivos.
Desenvolvimento de Modelos: Desenvolvemos e refinamos iterativamente modelos de PLN e recomendação usando TensorFlow.
Implementação no Dispositivo: Otimizamos modelos para dispositivos móveis usando TensorFlow Lite.
Configuração de Aprendizado Federado: Projetamos e implementamos um sistema de aprendizado federado para atualizações de modelo preservando a privacidade.
Testes e Refinamento: Realizamos extensos testes A/B para otimizar o desempenho do modelo e a satisfação do usuário.

Resultados e Impacto #

Alcançamos um aumento de 40% no uso de adesivos em toda a plataforma.
Melhoramos a relevância da sugestão de adesivos em 60% em comparação com o sistema anterior.
Lidamos com sucesso com entradas em mais de 10 combinações diferentes de idiomas.
Mantivemos a privacidade do usuário enquanto alcançamos melhorias contínuas no modelo através do aprendizado federado.

Conclusão #

O projeto do teclado de adesivos vernaculares impulsionado por ML na Hike exemplifica o potencial da IA na melhoria da expressão e engajamento do usuário. Ao integrar com sucesso técnicas avançadas de PLN, aprendizado no dispositivo e aprendizado federado, criamos um sistema que não apenas entende diversas entradas linguísticas, mas também personaliza a experiência para cada usuário.

Este projeto demonstra o poder de combinar tecnologias de ML de ponta com uma profunda compreensão das necessidades dos usuários e preocupações com privacidade. À medida que continuamos a refinar e expandir esse recurso, ele permanece uma pedra angular do compromisso da Hike em fornecer ferramentas de comunicação inovadoras e centradas no usuário.