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Google ha publicado en su blog de inteligencia artificial cómo están mejorando la función de predicción automática en la selección de texto en Android gracias al aprendizaje federado. Este término hace referencia al aprendizaje automático que entrena a un algoritmo a través de múltiples dispositivos, de los cuales el modelo puede obtener datos.

Con la gigantesca red de dispositivos que autorizan el envío de datos, la red neuronal de Google se nutre de la información necesaria para mejorar constantemente. En concreto, Google afirma que desde que usan aprendizaje federado han llegado a mejorar la precisión del modelo hasta en un 20%.

Google ha sacado pecho sobre el funcionamiento de su predicción automática para la selección de texto. Si usamos el teclado de Google y vamos a seleccionar un fragmento de texto, el teclado es capaz de anticiparse a las palabras que vamos a querer seleccionar, haciendo que esta sea aún más rápida y autocompletando dicha selección.

El modelo de Google analiza palabras que se corresponden con direcciones o números, para tener claro dónde debe cortar la predicción de selección de texto Smart Text Selection, el nombre que recibe esta función, se centra en keywords muy bien definidas, como direcciones, números de teléfono y demás, para tener claro dónde estará el límite de la frase seleccionada.

Esta función lleva un tiempo en Android, pero ahora Google ha explicado cómo están logrando mejorarla gracias al aprendizaje federado. El modelo se entrena con interacciones reales de los usuarios, datos que se comparten con los servidores de Google cuando conectamos el teléfono por la noche (aunque si tenemos otros hábitos, puede compartirlos cuando esté "preparado").

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