பயனர் வெளிப்பாட்டை மேம்படுத்துதல்: ஹைக்கில் எம்எல்-இயக்கப்படும் உள்நாட்டு ஸ்டிக்கர் கீபோர்டு

ஹைக் லிமிடெட்டில் இயந்திர கற்றல் குழுவின் தலைவராக, புதுமையான, AI-இயக்கப்படும் உள்நாட்டு ஸ்டிக்கர் கீபோர்டின் உருவாக்கத்தை நான் முன்னின்று வழிநடத்தினேன். இந்த திட்டம் ஹிங்கிலிஷ், தமிழ் ஆங்கிலம் மற்றும் பல்வேறு மொழி கலவைகள் உட்பட பல மொழி உள்ளீடுகளின் அடிப்படையில் புத்திசாலித்தனமாக ஸ்டிக்கர்களை பரிந்துரைப்பதன் மூலம் பயனர் வெளிப்பாட்டை புரட்சிகரமாக்க நோக்கமாக கொண்டிருந்தது.

திட்ட கண்ணோட்டம் #

பல்வேறு மொழியியல் உள்ளீடுகளைப் புரிந்துகொண்டு பதிலளிக்கக்கூடிய, தனிப்பட்ட பயனர் விருப்பங்கள் மற்றும் தொடர்புகளின் அடிப்படையில் பரிந்துரைகளை தனிப்பயனாக்கும் ஒரு ஸ்மார்ட் ஸ்டிக்கர் பரிந்துரை அமைப்பை உருவாக்குவதே எங்கள் இலக்கு.

தொழில்நுட்ப அணுகுமுறை #

முக்கிய தொழில்நுட்பங்கள் #

• பின்புல மேம்பாடு மற்றும் மாதிரி பயிற்சிக்கு பைதான்
• மாதிரி மேம்பாடு மற்றும் சாதனத்தில் அனுமானத்திற்கு டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோ லைட்
• மொழி புரிதலுக்கான இயற்கை மொழி செயலாக்க (NLP) நுட்பங்கள்
• தரவு சேமிப்பு மற்றும் பகுப்பாய்விற்கு பிக்குவெரி
• பணிப்பாய்வு ஒருங்கிணைப்புக்கு ஏர்ஃப்ளோ

முக்கிய அம்சங்கள் #

1. பல மொழி உள்ளீடு செயலாக்கம்: கலப்பு மொழி உள்ளீடுகளைப் புரிந்துகொள்ளவும் விளக்கவும் கூடிய NLP மாதிரிகளை உருவாக்கியது.

2. சூழல் சார்ந்த ஸ்டிக்கர் பரிந்துரை: உள்ளீடு உரை மற்றும் சூழலின் அடிப்படையில் தொடர்புடைய ஸ்டிக்கர்களை பரிந்துரைக்க ஒரு AI மாதிரியை உருவாக்கியது.

3. சாதனத்தில் தனிப்பயனாக்கம்: சாதனத்தில் கற்றல் மற்றும் தனிப்பயனாக்கத்திற்கான டென்சர்ஃப்ளோ லைட் மாதிரிகளை செயல்படுத்தியது.

4. கூட்டாட்சி கற்றல்: பயனர் தனியுரிமையை பராமரித்து உலகளாவிய மாதிரிகளை புதுப்பிக்கும் அமைப்பை உருவாக்கியது.

செயல்படுத்தல் சவால்கள் மற்றும் தீர்வுகள் #

1. சவால்: பல்வேறு மொழியியல் கலவைகளை துல்லியமாக கையாளுதல். தீர்வு: பல மொழி தரவுகளின் பெரிய தொகுப்பில் மாதிரிகளை பயிற்றுவித்து மேம்பட்ட டோக்கனைசேஷன் நுட்பங்களை செயல்படுத்தியது.

2. சவால்: மொபைல் சாதனங்களில் நிகழ்நேர செயல்திறனை உறுதி செய்தல். தீர்வு: டென்சர்ஃப்ளோ லைட் பயன்படுத்தி மொபைலுக்கான மாதிரிகளை உகந்ததாக்கி திறமையான கேச்சிங் வழிமுறைகளை செயல்படுத்தியது.

3. சவால்: தனிப்பயனாக்கத்தையும் பயனர் தனியுரிமையையும் சமநிலைப்படுத்துதல். தீர்வு: மைய தரவு சேகரிப்பு இல்லாமல் மாதிரி மேம்பாடுகளை அனுமதிக்கும் கூட்டாட்சி கற்றல் நுட்பங்களை செயல்படுத்தியது.

மேம்பாட்டு செயல்முறை #

1. தரவு சேகரிப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வு: ஸ்டிக்கர் பயன்பாட்டு முறைகளைப் புரிந்துகொள்ள பிக்குவெரி பயன்படுத்தி பயனர் தொடர்பு தரவுகளை சேகரித்து பகுப்பாய்வு செய்தது.

2. மாதிரி மேம்பாடு: டென்சர்ஃப்ளோ பயன்படுத்தி NLP மற்றும் பரிந்துரை மாதிரிகளை மீண்டும் மீண்டும் உருவாக்கி மேம்படுத்தியது.

3. சாதனத்தில் செயல்படுத்துதல்: டென்சர்ஃப்ளோ லைட் பயன்படுத்தி மொபைல் சாதனங்களுக்கான மாதிரிகளை உகந்ததாக்கியது.

4. கூட்டாட்சி கற்றல் அமைப்பு: தனியுரிமை பாதுகாப்பு மாதிரி புதுப்பிப்புகளுக்கான கூட்டாட்சி கற்றல் அமைப்பை வடிவமைத்து செயல்படுத்தியது.

5. சோதனை மற்றும் மேம்படுத்துதல்: மாதிரி செயல்திறன் மற்றும் பயனர் திருப்தியை உகந்ததாக்க விரிவான A/B சோதனைகளை நடத்தியது.

முடிவுகள் மற்றும் தாக்கம் #

• தளம் முழுவதும் ஸ்டிக்கர் பயன்பாட்டில் 40% அதிகரிப்பை அடைந்தது.
• முந்தைய அமைப்புடன் ஒப்பிடும்போது ஸ்டிக்கர் பரிந்துரை தொடர்புடைமையை 60% மேம்படுத்தியது.
• 10க்கும் மேற்பட்ட வெவ்வேறு மொழி கலவைகளில் உள்ளீடுகளை வெற்றிகரமாக கையாண்டது.
• கூட்டாட்சி கற்றல் மூலம் தொடர்ச்சியான மாதிரி மேம்பாடுகளை அடைந்தபோதும் பயனர் தனியுரிமையை பராமரித்தது.

முடிவுரை #

ஹைக்கில் எம்எல்-இயக்கப்படும் உள்நாட்டு ஸ்டிக்கர் கீபோர்டு திட்டம் பயனர் வெளிப்பாடு மற்றும் ஈடுபாட்டை மேம்படுத்துவதில் AI இன் திறனை எடுத்துக்காட்டுகிறது. மேம்பட்ட NLP நுட்பங்கள், சாதனத்தில் கற்றல் மற்றும் கூட்டாட்சி கற்றலை வெற்றிகரமாக ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், பல்வேறு மொழியியல் உள்ளீடுகளைப் புரிந்துகொள்வதோடு மட்டுமல்லாமல் ஒவ்வொரு பயனருக்கும் அனுபவத்தை தனிப்பயனாக்கும் ஒரு அமைப்பை நாங்கள் உருவாக்கினோம்.

இந்த திட்டம் நவீன எம்எல் தொழில்நுட்பங்களை பயனர் தேவைகள் மற்றும் தனியுரிமை கவலைகள் பற்றிய ஆழமான புரிதலுடன் இணைப்பதன் சக்தியை எடுத்துக்காட்டுகிறது. இந்த அம்சத்தை தொடர்ந்து மேம்படுத்தி விரிவுபடுத்தும்போது, புதுமையான, பயனர் மைய தகவல் தொடர்பு கருவிகளை வழங்குவதற்கான ஹைக்கின் உறுதிப்பாட்டின் அடித்தளமாக இது இருக்கிறது.