Melhorando a Expressão do Utilizador: Teclado de Autocolantes Vernaculares Impulsionado por ML na Hike

Como líder da equipa de Aprendizagem Automática na Hike Limited, liderei o desenvolvimento de um inovador teclado de autocolantes vernaculares impulsionado por IA. Este projeto visava revolucionar a expressão do utilizador, sugerindo de forma inteligente autocolantes com base em entradas multilíngues, incluindo Hinglish, Tamil English e várias outras combinações linguísticas.

Visão Geral do Projeto #

O nosso objetivo era criar um sistema inteligente de sugestão de autocolantes que pudesse compreender e responder a diversas entradas linguísticas, ao mesmo tempo que personalizava as sugestões com base nas preferências e interações individuais do utilizador.

Abordagem Técnica #

Tecnologias Principais #

• Python para desenvolvimento de backend e treino de modelos
• TensorFlow e TensorFlow Lite para desenvolvimento de modelos e inferência no dispositivo
• Técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para compreensão linguística
• BigQuery para armazenamento e análise de dados
• Airflow para orquestração de fluxos de trabalho

Características Principais #

1. Processamento de Entradas Multilíngues: Desenvolvemos modelos de PLN capazes de compreender e interpretar entradas em línguas mistas.

2. Sugestão Contextual de Autocolantes: Criámos um modelo de IA para sugerir autocolantes relevantes com base no texto de entrada e contexto.

3. Personalização no Dispositivo: Implementámos modelos TensorFlow Lite para aprendizagem e personalização no dispositivo.

4. Aprendizagem Federada: Desenvolvemos um sistema para atualizar modelos globais mantendo a privacidade do utilizador.

Desafios de Implementação e Soluções #

1. Desafio: Lidar com diversas combinações linguísticas com precisão. Solução: Treinámos modelos num vasto corpus de dados multilíngues e implementámos técnicas avançadas de tokenização.

2. Desafio: Garantir desempenho em tempo real em dispositivos móveis. Solução: Otimizámos modelos para dispositivos móveis usando TensorFlow Lite e implementámos mecanismos eficientes de cache.

3. Desafio: Equilibrar a personalização com a privacidade do utilizador. Solução: Implementámos técnicas de aprendizagem federada, permitindo melhorias no modelo sem recolha centralizada de dados.

Processo de Desenvolvimento #

1. Recolha e Análise de Dados: Recolhemos e analisámos dados de interação do utilizador usando BigQuery para compreender padrões de uso de autocolantes.

2. Desenvolvimento de Modelos: Desenvolvemos e refinámos iterativamente modelos de PLN e recomendação usando TensorFlow.

3. Implementação no Dispositivo: Otimizámos modelos para dispositivos móveis usando TensorFlow Lite.

4. Configuração de Aprendizagem Federada: Concebemos e implementámos um sistema de aprendizagem federada para atualizações de modelos que preservam a privacidade.

5. Testes e Refinamento: Realizámos extensos testes A/B para otimizar o desempenho do modelo e a satisfação do utilizador.

Resultados e Impacto #

• Alcançámos um aumento de 40% no uso de autocolantes em toda a plataforma.
• Melhorámos a relevância das sugestões de autocolantes em 60% em comparação com o sistema anterior.
• Lidámos com sucesso com entradas em mais de 10 combinações linguísticas diferentes.
• Mantivemos a privacidade do utilizador enquanto alcançámos melhorias contínuas no modelo através da aprendizagem federada.

Conclusão #

O projeto do teclado de autocolantes vernaculares impulsionado por ML na Hike exemplifica o potencial da IA na melhoria da expressão e envolvimento do utilizador. Ao integrar com sucesso técnicas avançadas de PLN, aprendizagem no dispositivo e aprendizagem federada, criámos um sistema que não só compreende diversas entradas linguísticas, mas também personaliza a experiência para cada utilizador.

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