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La predicción de texto de Google pasa a otro nivel

El gigante tecnológico mejoró la función de predicción automática en la selección de texto en Android.

Google publicó en su blog de inteligencia artificial cómo están mejorando la función de predicción automática en la selección de texto en Android.

Smart Text Selection fue lanzada en 2017 como parte de Android O y es una de las funciones más utilizadas de Android, ya que ayuda a los usuarios a seleccionar, copiar y utilizar el texto de forma fácil y rápida, debido a que predice la palabra o el conjunto de palabras deseadas en torno a la elección del usuario y amplía automáticamente la selección de forma adecuada.

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A través de esta función, las selecciones se expanden automáticamente, y para las selecciones con tipos de clasificación definidos, por ejemplo, direcciones y números de teléfono, se ofrece a los usuarios una app con la que abrir la selección, ahorrando a los usuarios aún más tiempo.

Google explicó que ahora mejoró rendimiento de Smart Text Selection utilizando el aprendizaje federado para entrenar el modelo de red neuronal en las interacciones de los usuarios de forma responsable y preservando su privacidad. Este trabajo, que forma parte del nuevo entorno seguro Private Compute Core de Android, permite mejorar la precisión de selección del modelo hasta en un 20%.

Making every phone smarter with Federated Learning

En el caso de la selección inteligente de texto, cada vez que un usuario pulsa para seleccionar un texto y corrige la sugerencia del modelo, Android recibe información precisa sobre el intervalo de selección que el modelo debería haber predicho. Para preservar la privacidad del usuario, las selecciones se guardan temporalmente en el dispositivo, sin que sean visibles en el servidor, y luego se utilizan para mejorar el modelo aplicando técnicas de aprendizaje federado. Esta técnica de aprendizaje automático entrena un algoritmo a través de una arquitectura descentralizada formada por múltiples dispositivos los cuales contienen sus propios datos locales y privados.

Gracias al aprendizaje federado, el gigante tecnológico aseguró mejoras de entre un 5 y un 7% para la selección de varias palabras, y entre un 8 y un 20% de mejora en el caso concreto de la selección de direcciones.

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