כשבוחרים ספק תרגום, צוות WPS בחן מספר אפשרויות פופולריות. אבל בשירותים האחרים החברה רק שמרה על תרגום מבוסס-ענן ולא הצליחה לתרגם טקסט בשפות מסוימות. צוות WPS רצה להבטיח שכל המשתמשים שלו יוכלו להפיק תועלת מתרגום טקסט, ללא קשר לזמינות השפה או הרשת. בסופו של דבר, WPS בחרה בלמידת מכונה (ML) כי היא הייתה יכולה לתרגם טקסט במצב אופליין ולכל אחת מהשפות שבהן היא מוצגת.

"ל-WPS יש משתמשים אפריקניים רבים, שדוברים אותם סוואהילית וטמילית, ששפות מורכבות אינן נתמכות על ידי שירותי תרגום אחרים", אמר ג'ו קי, מנהל צוות Android ב-WPS. "אנחנו שמחים מאוד לספק למשתמשים האלה את שירותי התרגום שהם צריכים באמצעות ML Kit."

בנוסף, שירותי התרגום האחרים ש-WPS נחשבו היו יקרים. השימוש ב-ML Kit הוא בחינם לחלוטין. על פי WPS, התוכנית חוסכת כ-65 מיליון דולר בשנה על ידי בחירת ML Kit באמצעות ערכת פיתוח תוכנה יריבה בתשלום.

במהלך ההטמעה, צוות WPS השתמש במדריכים הרשמיים של ML Kit לעיתים קרובות כדי לנהל את תהליכי הפיתוח שלו. הכלים האלה אפשרו להם ללמוד את התכונות הבסיסיות של ה-API ולוודא שכל השינויים עומדים בצרכים של המשתמשים. בעזרת התיעוד וההמלצות שסופקו ישירות מאתר ML Kit, מפתחי WPS הצליחו לשלב במהירות את ערכת הכלים החדשה בתהליך העבודה שלהם.

"עם המשאבים שסופקו, נאלצנו לחפש עזרה רק לעתים רחוקות. המסמכים היו ברורים ותמציתיים. בנוסף, ה-API היה פשוט וידידותי למפתחים, דבר שהקטין משמעותית את עקומת הלמידה", אמר ז'ו.

לפני השימוש ב-ML Kit, משתמשי WPS היו צריכים לפתוח אפליקציה נפרדת לתרגום המסמכים שלהם, וכך ליצור חוויית משתמש מעיקה. בעזרת זיהוי שפה אוטומטי ותרגומים מיידיים של למידת מכונה, WPS מספקת עכשיו למשתמשים דרך חלקה לתרגם טקסט במהירות, במדויק ובלי לצאת מהאפליקציה, וכך לשפר משמעותית את חוויית המשתמש בפלטפורמה.

בהמשך, WPS תרחיב את השימוש שלה ב-ML Kit, עם דגש על זיהוי טקסט. משתמשי WPS ממשיכים לבקש את היכולת לעבד טקסט בתמונות שצולמו, ולכן החברה מתכננת להשתמש ב-ML Kit כדי לשפר גם את יכולות זיהוי התמונות של האפליקציה.

מידע נוסף על הדרכים שבהן ML Kit מאפשרת למידה חישובית במכשיר בנוחות.