Güç ve internet kullanımı azaltılıyor
Apple geçtiğimiz Haziran ayında kullanıcının kimlik bilgilerini saklı tutmakla birlikte davranış verileri toplayan bir gizlilik metodu üzerinde çalışmaya başlamıştı. Firma bu çalışmanın QuickType uygulamasının öngörülerini geliştirebileceği beklentisi içerisindeydi. Google otomatik önerileri geliştirmek için benzer bir metodu Gboard’da denemeye başladı fakat gizliliği koruma altına almak için farklı bir yaklaşım sergiledi: Verileri bulut sisteme aktarmak yerine cihazda tutmak.
Firma öncelikle en yeni metin tahmin modelini cihazınıza yüklüyor. Daha sonra telefonunuzdaki davranış verilerinden öğrenme yoluyla geliştiriyor ve değişikliklerle ilgili bir özeti bulut sisteme gönderiyor. Bu metod diğer bütün tekil cihaz güncellemeleri ile bir araya getirilir ve işlemi yüklemek ve başlatmak için yeni bir paylaşımlı tahmin modeli oluşturulur. Google’ın araştırmacı bilim adamları bu metodu ‘Birleşik Öğrenme’ olarak adlandırıyorlar.
[irp posts=”10348″ name=”Gboard’un Android sürümü iOS sürümünü yakalıyor !”]
Büyük veri yığınlarının yerine öğrenme işlemini lokal olarak cihazda saklayarak küçük özetleri sunuculara göndermek hem gereksiz güç kullanımına engel oluyor ve hem de işlem için gereken bant genişliğini oranını azaltıyor. Bu metod, Apple’ın tekniğine oranla cihazlarda ve bulut servislerde daha az yüklenmeye neden oluyor. Apple’ın tekniğinde ise kullanıcı bilgilerinin korunmasını sağlamak için kullanıcı verilerine matematiksel formülasyonlar ekleniyor.
Google ‘Birleşik Öğrenme’ metodunu öncelikle Android klavyelerde, Gboard’da deneyerek kelime önerilerini geliştirmek için denemeler yapıyor. Gelecekte bu metod her bir kullanıcının Gboard üzerindeki kişisel lisan modellerini geliştirmek üzere kullanabilir. Aynı zamanda insanların hangi tip resimlere baktıklarından, yaptıkları resim paylaşımlarından ya da sildikleri resimlerden yola çıkarak resim oylamada kriter belirleme aracı olarak da işe yarayabilir.
