↓Sari la conținut
  1. Scrierile mele/

Îmbunătățirea Exprimării Utilizatorilor: Tastatură de Autocolante Vernaculare Bazată pe ML la Hike

3 minute
Inteligență Artificială Aplicații Mobile Învățare Automată Procesarea Limbajului Natural TensorFlow Lite Învățare Federată Personalizare
Cuprins

În calitate de lider al echipei de Învățare Automată la Hike Limited, am condus dezvoltarea unei tastaturi inovatoare de autocolante vernaculare bazată pe IA. Acest proiect a avut ca scop revoluționarea exprimării utilizatorilor prin sugerarea inteligentă de autocolante bazate pe intrări multilingve, inclusiv Hinglish, Tamil English și diverse alte combinații lingvistice.

Prezentare Generală a Proiectului #

Obiectivul nostru a fost crearea unui sistem inteligent de sugestii de autocolante care să poată înțelege și răspunde la diverse intrări lingvistice, personalizând în același timp sugestiile în funcție de preferințele și interacțiunile individuale ale utilizatorilor.

Abordare Tehnică #

Tehnologii de Bază #

  • Python pentru dezvoltarea backend și antrenarea modelelor
  • TensorFlow și TensorFlow Lite pentru dezvoltarea modelelor și inferența pe dispozitiv
  • Tehnici de Procesare a Limbajului Natural (NLP) pentru înțelegerea limbajului
  • BigQuery pentru stocarea și analiza datelor
  • Airflow pentru orchestrarea fluxului de lucru

Caracteristici Cheie #

  1. Procesarea Intrărilor Multilingve: Am dezvoltat modele NLP capabile să înțeleagă și să interpreteze intrări în limbi mixte.

  2. Sugestii Contextuale de Autocolante: Am creat un model de IA pentru a sugera autocolante relevante bazate pe textul de intrare și context.

  3. Personalizare pe Dispozitiv: Am implementat modele TensorFlow Lite pentru învățare și personalizare pe dispozitiv.

  4. Învățare Federată: Am dezvoltat un sistem pentru actualizarea modelelor globale menținând în același timp confidențialitatea utilizatorilor.

Provocări de Implementare și Soluții #

  1. Provocare: Gestionarea precisă a diverselor combinații lingvistice. Soluție: Am antrenat modele pe un vast corpus de date multilingve și am implementat tehnici avansate de tokenizare.

  2. Provocare: Asigurarea performanței în timp real pe dispozitive mobile. Soluție: Am optimizat modelele pentru mobil folosind TensorFlow Lite și am implementat mecanisme eficiente de caching.

  3. Provocare: Echilibrarea personalizării cu confidențialitatea utilizatorilor. Soluție: Am implementat tehnici de învățare federată, permițând îmbunătățiri ale modelului fără colectarea centralizată a datelor.

Procesul de Dezvoltare #

  1. Colectarea și Analiza Datelor: Am adunat și analizat date de interacțiune ale utilizatorilor folosind BigQuery pentru a înțelege modelele de utilizare a autocolantelor.

  2. Dezvoltarea Modelului: Am dezvoltat și rafinat iterativ modele NLP și de recomandare folosind TensorFlow.

  3. Implementare pe Dispozitiv: Am optimizat modelele pentru dispozitive mobile folosind TensorFlow Lite.

  4. Configurarea Învățării Federate: Am proiectat și implementat un sistem de învățare federată pentru actualizări ale modelului care păstrează confidențialitatea.

  5. Testare și Rafinare: Am efectuat teste A/B extensive pentru a optimiza performanța modelului și satisfacția utilizatorilor.

Rezultate și Impact #

  • Am obținut o creștere de 40% în utilizarea autocolantelor pe întreaga platformă.
  • Am îmbunătățit relevanța sugestiilor de autocolante cu 60% comparativ cu sistemul anterior.
  • Am gestionat cu succes intrări în peste 10 combinații lingvistice diferite.
  • Am menținut confidențialitatea utilizatorilor în timp ce am obținut îmbunătățiri continue ale modelului prin învățare federată.

Concluzie #

Proiectul tastaturii de autocolante vernaculare bazată pe ML la Hike exemplifică potențialul IA în îmbunătățirea exprimării și angajamentului utilizatorilor. Prin integrarea cu succes a tehnicilor avansate de NLP, învățare pe dispozitiv și învățare federată, am creat un sistem care nu doar înțelege diverse intrări lingvistice, dar și personalizează experiența pentru fiecare utilizator.

Acest proiect demonstrează puterea combinării tehnologiilor ML de ultimă generație cu o înțelegere profundă a nevoilor utilizatorilor și a preocupărilor legate de confidențialitate. Pe măsură ce continuăm să rafinăm și să extindem această funcționalitate, aceasta rămâne o piatră de temelie a angajamentului Hike de a oferi instrumente de comunicare inovatoare, centrate pe utilizator.

↑