↓Ana içeriğe geç
  1. Yazılarım/

Kullanıcı İfadesini Geliştirme: Hike'ta ML Destekli Yerel Çıkartma Klavyesi

3 dk
Yapay Zeka Mobil Uygulamalar Makine Öğrenimi Doğal Dil İşleme TensorFlow Lite Federe Öğrenme Kişiselleştirme
Table of Contents

Hike Limited’de Makine Öğrenimi ekibinin lideri olarak, yenilikçi, AI destekli yerel çıkartma klavyesinin geliştirilmesine öncülük ettim. Bu proje, Hinglish, Tamil İngilizcesi ve çeşitli diğer dil kombinasyonları dahil olmak üzere çok dilli girdilere dayalı olarak akıllıca çıkartmalar önererek kullanıcı ifadesini devrimleştirmeyi amaçladı.

Proje Genel Bakışı #

Amacımız, çeşitli dilsel girdileri anlayabilen ve yanıt verebilen, aynı zamanda bireysel kullanıcı tercihlerine ve etkileşimlerine dayalı olarak önerileri kişiselleştiren akıllı bir çıkartma öneri sistemi oluşturmaktı.

Teknik Yaklaşım #

Temel Teknolojiler #

  • Backend geliştirme ve model eğitimi için Python
  • Model geliştirme ve cihaz üzerinde çıkarım için TensorFlow ve TensorFlow Lite
  • Dil anlama için Doğal Dil İşleme (NLP) teknikleri
  • Veri depolama ve analizi için BigQuery
  • İş akışı orkestrasyon için Airflow

Temel Özellikler #

  1. Çok Dilli Girdi İşleme: Karışık dil girdilerini anlayabilen ve yorumlayabilen NLP modelleri geliştirdik.

  2. Bağlamsal Çıkartma Önerisi: Girdi metni ve bağlama dayalı olarak ilgili çıkartmaları öneren bir AI modeli oluşturduk.

  3. Cihaz Üzerinde Kişiselleştirme: Cihaz üzerinde öğrenme ve kişiselleştirme için TensorFlow Lite modelleri uyguladık.

  4. Federe Öğrenme: Kullanıcı gizliliğini korurken global modelleri güncelleyen bir sistem geliştirdik.

Uygulama Zorlukları ve Çözümleri #

  1. Zorluk: Çeşitli dilsel kombinasyonları doğru bir şekilde ele almak. Çözüm: Modelleri geniş bir çok dilli veri korpusu üzerinde eğittik ve gelişmiş belirteçleme teknikleri uyguladık.

  2. Zorluk: Mobil cihazlarda gerçek zamanlı performansı sağlamak. Çözüm: TensorFlow Lite kullanarak modelleri mobil için optimize ettik ve verimli önbellek mekanizmaları uyguladık.

  3. Zorluk: Kişiselleştirme ile kullanıcı gizliliği arasında denge kurmak. Çözüm: Merkezi veri toplama olmadan model iyileştirmelerine izin veren federe öğrenme tekniklerini uyguladık.

Geliştirme Süreci #

  1. Veri Toplama ve Analiz: Çıkartma kullanım modellerini anlamak için BigQuery kullanarak kullanıcı etkileşim verilerini topladık ve analiz ettik.

  2. Model Geliştirme: TensorFlow kullanarak NLP ve öneri modellerini yinelemeli olarak geliştirdik ve iyileştirdik.

  3. Cihaz Üzerinde Uygulama: TensorFlow Lite kullanarak modelleri mobil cihazlar için optimize ettik.

  4. Federe Öğrenme Kurulumu: Gizlilik koruyan model güncellemeleri için bir federe öğrenme sistemi tasarladık ve uyguladık.

  5. Test ve İyileştirme: Model performansını ve kullanıcı memnuniyetini optimize etmek için kapsamlı A/B testleri yaptık.

Sonuçlar ve Etki #

  • Platform genelinde çıkartma kullanımında %40 artış sağladık.
  • Önceki sisteme kıyasla çıkartma önerisi alaka düzeyini %60 artırdık.
  • 10’dan fazla farklı dil kombinasyonunda girdileri başarıyla ele aldık.
  • Federe öğrenme yoluyla sürekli model iyileştirmeleri sağlarken kullanıcı gizliliğini koruduk.

Sonuç #

Hike’taki ML destekli yerel çıkartma klavyesi projesi, kullanıcı ifadesini ve katılımını artırmada AI’nin potansiyelini örneklemektedir. Gelişmiş NLP tekniklerini, cihaz üzerinde öğrenmeyi ve federe öğrenmeyi başarıyla entegre ederek, sadece çeşitli dilsel girdileri anlamakla kalmayıp aynı zamanda her kullanıcı için deneyimi kişiselleştiren bir sistem oluşturduk.

Bu proje, en son ML teknolojilerini kullanıcı ihtiyaçları ve gizlilik endişeleri konusunda derin bir anlayışla birleştirmenin gücünü göstermektedir. Bu özelliği geliştirmeye ve genişletmeye devam ederken, Hike’ın yenilikçi, kullanıcı odaklı iletişim araçları sağlama taahhüdünün temel taşı olmaya devam ediyor.

↑