Vylepšenie používateľského vyjadrenia: ML-poháňaná vernakularná klávesnica nálepiek v Hike

Obsah

Ako vedúci tímu strojového učenia v Hike Limited som viedol vývoj inovatívnej, AI-riadenej vernakularnej klávesnice nálepiek. Tento projekt mal za cieľ revolučne zmeniť používateľské vyjadrenie inteligentným navrhovaním nálepiek na základe viacjazyčných vstupov, vrátane Hinglish, Tamil English a rôznych iných jazykových kombinácií.

Prehľad projektu #

Naším cieľom bolo vytvoriť inteligentný systém navrhovania nálepiek, ktorý by dokázal porozumieť a reagovať na rôznorodé jazykové vstupy, pričom by personalizoval návrhy na základe individuálnych preferencií a interakcií používateľov.

Technický prístup #

Kľúčové technológie #

Python pre backend vývoj a trénovanie modelov
TensorFlow a TensorFlow Lite pre vývoj modelov a inferenciu na zariadení
Techniky spracovania prirodzeného jazyka (NLP) pre porozumenie jazyku
BigQuery pre ukladanie a analýzu dát
Airflow pre orchestráciu pracovných tokov

Kľúčové funkcie #

Spracovanie viacjazyčných vstupov: Vyvinuté NLP modely schopné porozumieť a interpretovať vstupy v zmiešaných jazykoch.
Kontextuálne navrhovanie nálepiek: Vytvorený AI model na navrhovanie relevantných nálepiek na základe vstupného textu a kontextu.
Personalizácia na zariadení: Implementované modely TensorFlow Lite pre učenie a personalizáciu na zariadení.
Federované učenie: Vyvinutý systém pre aktualizáciu globálnych modelov pri zachovaní súkromia používateľov.

Implementačné výzvy a riešenia #

Výzva: Presné spracovanie rôznych jazykových kombinácií. Riešenie: Trénované modely na rozsiahlom korpuse viacjazyčných dát a implementované pokročilé techniky tokenizácie.
Výzva: Zabezpečenie výkonu v reálnom čase na mobilných zariadeniach. Riešenie: Optimalizované modely pre mobilné zariadenia pomocou TensorFlow Lite a implementované efektívne mechanizmy cachevania.
Výzva: Vyváženie personalizácie so súkromím používateľov. Riešenie: Implementované techniky federovaného učenia, umožňujúce zlepšovanie modelov bez centralizovaného zberu dát.

Proces vývoja #

Zber a analýza dát: Zhromaždené a analyzované dáta o interakciách používateľov pomocou BigQuery na pochopenie vzorov používania nálepiek.
Vývoj modelov: Iteratívne vyvinuté a vylepšené NLP a odporúčacie modely pomocou TensorFlow.
Implementácia na zariadení: Optimalizované modely pre mobilné zariadenia pomocou TensorFlow Lite.
Nastavenie federovaného učenia: Navrhnutý a implementovaný systém federovaného učenia pre aktualizácie modelov zachovávajúce súkromie.
Testovanie a vylepšovanie: Vykonané rozsiahle A/B testovanie na optimalizáciu výkonu modelov a spokojnosti používateľov.

Výsledky a dopad #

Dosiahnuté 40% zvýšenie používania nálepiek na celej platforme.
Zlepšená relevantnosť návrhov nálepiek o 60% v porovnaní s predchádzajúcim systémom.
Úspešne spracované vstupy vo viac ako 10 rôznych jazykových kombináciách.
Zachované súkromie používateľov pri dosahovaní kontinuálnych vylepšení modelov prostredníctvom federovaného učenia.

Záver #

Projekt ML-poháňanej vernakularnej klávesnice nálepiek v Hike je príkladom potenciálu AI pri vylepšovaní používateľského vyjadrenia a zapojenia. Úspešnou integráciou pokročilých NLP techník, učenia na zariadení a federovaného učenia sme vytvorili systém, ktorý nielen rozumie rôznorodým jazykovým vstupom, ale aj personalizuje zážitok pre každého používateľa.

Tento projekt ukazuje silu kombinácie najmodernejších ML technológií s hlbokým porozumením potrieb používateľov a obáv o súkromie. Keďže pokračujeme v zdokonaľovaní a rozširovaní tejto funkcie, zostáva základným kameňom záväzku Hike poskytovať inovatívne, používateľsky orientované komunikačné nástroje.