Улучшение пользовательского самовыражения: клавиатура с разговорными стикерами на основе машинного обучения в Hike

Будучи руководителем команды машинного обучения в Hike Limited, я возглавил разработку инновационной клавиатуры с разговорными стикерами на основе ИИ. Этот проект был направлен на революционизацию пользовательского самовыражения путем интеллектуального предложения стикеров на основе многоязычных вводов, включая хинглиш, тамильский английский и различные другие языковые комбинации.

Обзор проекта #

Нашей целью было создание умной системы предложения стикеров, которая могла бы понимать и реагировать на разнообразные лингвистические вводы, при этом персонализируя предложения на основе индивидуальных предпочтений и взаимодействий пользователей.

Технический подход #

Основные технологии #

• Python для бэкенд-разработки и обучения моделей
• TensorFlow и TensorFlow Lite для разработки моделей и вывода на устройстве
• Методы обработки естественного языка (NLP) для понимания языка
• BigQuery для хранения и анализа данных
• Airflow для оркестрации рабочих процессов

Ключевые особенности #

1. Обработка многоязычного ввода: Разработаны модели NLP, способные понимать и интерпретировать смешанные языковые вводы.

2. Контекстное предложение стикеров: Создана модель ИИ для предложения релевантных стикеров на основе вводимого текста и контекста.

3. Персонализация на устройстве: Реализованы модели TensorFlow Lite для обучения и персонализации на устройстве.

4. Федеративное обучение: Разработана система для обновления глобальных моделей с сохранением конфиденциальности пользователей.

Проблемы реализации и решения #

1. Проблема: Точная обработка разнообразных лингвистических комбинаций. Решение: Обучение моделей на обширном корпусе многоязычных данных и реализация продвинутых методов токенизации.

2. Проблема: Обеспечение работы в реальном времени на мобильных устройствах. Решение: Оптимизация моделей для мобильных устройств с использованием TensorFlow Lite и реализация эффективных механизмов кэширования.

3. Проблема: Баланс между персонализацией и конфиденциальностью пользователей. Решение: Реализация методов федеративного обучения, позволяющих улучшать модели без централизованного сбора данных.

Процесс разработки #

1. Сбор и анализ данных: Сбор и анализ данных о взаимодействии пользователей с помощью BigQuery для понимания паттернов использования стикеров.

2. Разработка модели: Итеративная разработка и усовершенствование моделей NLP и рекомендаций с использованием TensorFlow.

3. Реализация на устройстве: Оптимизация моделей для мобильных устройств с использованием TensorFlow Lite.

4. Настройка федеративного обучения: Разработка и реализация системы федеративного обучения для обновления моделей с сохранением конфиденциальности.

5. Тестирование и доработка: Проведение обширного A/B-тестирования для оптимизации производительности модели и удовлетворенности пользователей.

Результаты и влияние #

• Достигнуто 40% увеличение использования стикеров на платформе.
• Улучшена релевантность предложений стикеров на 60% по сравнению с предыдущей системой.
• Успешно обработаны вводы на более чем 10 различных языковых комбинациях.
• Сохранена конфиденциальность пользователей при достижении непрерывного улучшения модели через федеративное обучение.

Заключение #

Проект клавиатуры с разговорными стикерами на основе машинного обучения в Hike демонстрирует потенциал ИИ в улучшении пользовательского самовыражения и вовлеченности. Успешно интегрировав передовые методы NLP, обучение на устройстве и федеративное обучение, мы создали систему, которая не только понимает разнообразные лингвистические вводы, но и персонализирует опыт для каждого пользователя.

Этот проект демонстрирует мощь сочетания передовых технологий машинного обучения с глубоким пониманием потребностей пользователей и вопросов конфиденциальности. По мере того как мы продолжаем совершенствовать и расширять эту функцию, она остается краеугольным камнем приверженности Hike предоставлению инновационных, ориентированных на пользователя инструментов коммуникации.