Покращення вираження користувачів: Клавіатура з вернакулярними стікерами на основі ML у Hike

Як керівник команди машинного навчання в Hike Limited, я очолив розробку інноваційної клавіатури з вернакулярними стікерами на основі ШІ. Цей проект мав на меті революціонізувати вираження користувачів, інтелектуально пропонуючи стікери на основі багатомовних введень, включаючи хінгліш, тамільську англійську та різні інші мовні комбінації.

Огляд проекту #

Нашою метою було створити розумну систему пропозиції стікерів, яка могла б розуміти та реагувати на різноманітні лінгвістичні введення, одночасно персоналізуючи пропозиції на основі індивідуальних уподобань та взаємодій користувачів.

Технічний підхід #

Основні технології #

• Python для розробки бекенду та навчання моделей
• TensorFlow та TensorFlow Lite для розробки моделей та виведення на пристрої
• Методи обробки природної мови (NLP) для розуміння мови
• BigQuery для зберігання та аналізу даних
• Airflow для оркестрації робочих процесів

Ключові особливості #

1. Обробка багатомовного введення: Розроблено моделі NLP, здатні розуміти та інтерпретувати змішані мовні введення.

2. Контекстуальна пропозиція стікерів: Створено модель ШІ для пропозиції релевантних стікерів на основі введеного тексту та контексту.

3. Персоналізація на пристрої: Впроваджено моделі TensorFlow Lite для навчання та персоналізації на пристрої.

4. Федеративне навчання: Розроблено систему для оновлення глобальних моделей зі збереженням конфіденційності користувачів.

Виклики впровадження та рішення #

1. Виклик: Точна обробка різноманітних лінгвістичних комбінацій. Рішення: Навчено моделі на великому корпусі багатомовних даних та впроваджено передові методи токенізації.

2. Виклик: Забезпечення роботи в реальному часі на мобільних пристроях. Рішення: Оптимізовано моделі для мобільних пристроїв за допомогою TensorFlow Lite та впроваджено ефективні механізми кешування.

3. Виклик: Балансування персоналізації та конфіденційності користувачів. Рішення: Впроваджено методи федеративного навчання, що дозволяють покращувати модель без централізованого збору даних.

Процес розробки #

1. Збір та аналіз даних: Зібрано та проаналізовано дані про взаємодію користувачів за допомогою BigQuery для розуміння шаблонів використання стікерів.

2. Розробка моделі: Ітеративно розроблено та вдосконалено моделі NLP та рекомендацій за допомогою TensorFlow.

3. Впровадження на пристрої: Оптимізовано моделі для мобільних пристроїв за допомогою TensorFlow Lite.

4. Налаштування федеративного навчання: Розроблено та впроваджено систему федеративного навчання для оновлення моделей зі збереженням конфіденційності.

5. Тестування та вдосконалення: Проведено масштабне A/B тестування для оптимізації продуктивності моделі та задоволеності користувачів.

Результати та вплив #

• Досягнуто 40% збільшення використання стікерів на платформі.
• Покращено релевантність пропозицій стікерів на 60% порівняно з попередньою системою.
• Успішно оброблено введення більш ніж 10 різних мовних комбінацій.
• Збережено конфіденційність користувачів при постійному вдосконаленні моделі завдяки федеративному навчанню.

Висновок #

Проект клавіатури з вернакулярними стікерами на основі ML у Hike демонструє потенціал ШІ у покращенні вираження та залучення користувачів. Успішно інтегрувавши передові методи NLP, навчання на пристрої та федеративне навчання, ми створили систему, яка не лише розуміє різноманітні лінгвістичні введення, але й персоналізує досвід для кожного користувача.

Цей проект демонструє силу поєднання передових технологій ML з глибоким розумінням потреб користувачів та питань конфіденційності. Продовжуючи вдосконалювати та розширювати цю функцію, вона залишається наріжним каменем зобов’язання Hike надавати інноваційні, орієнтовані на користувача інструменти комунікації.