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Découvrez comment l'intelligence artificielle appliquée aux travaux de restauration

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Ces dernières années,, intelligence artificielle (IA) Il a été l'un des sujets les plus intéressants de la discussion à mesure qu'ils grandissent leurs capacités et nous rapprocher de voir comment la technologie est mise en œuvre.

selon McKinsey, il y a eu deux fois plus d'articles faisant référence à l'IA 2017 en 2016 et quinze fois plus qu'en 2015, une tendance qui devrait se poursuivre. Avec tout ce bruit médiatique sur, nous avons décidé d'écrire une série d'articles pour expliquer exactement Qu'est-ce que l'intelligence artificielle, comment il applique dans le monde de la restauration et des avantages Comme vous pouvez de la même.

Certains disent que l'intelligence artificielle est comme le sexe chez les adolescentes: “Tout le monde en parle, personne ne sait vraiment comment faire, tout le monde pense que tout le monde fait, de sorte que tous prétendent qu'ils font”.

Bien que les systèmes AI peuvent maintenant apprendre un jeu et battre les champions en quelques heures, ils sont difficiles à appliquer à des applications commerciales. nous CloudReputation nous sommes experts AI et nous travaillons mettre entre les mains de l'ensemble du secteur de la restauration de la manière la plus simple et la plus attrayante pour une utilisation possible.

Nous avons décidé d'écrire une série d'articles pour expliquer exactement ce que l'intelligence artificielle, comment il applique dans le monde de la restauration et comment vous pouvez vous bénéficier de la même.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?

Au début 1950, Les parents de terrain IA Minsky y McCarthy Ils ont décrit l'intelligence artificielle que tout travail effectué par un programme ou d'une machine, Si un homme a fait la même activité, nous dirions que les êtres humains devraient appliquer l'intelligence pour atteindre l'objectif ou de la tâche. évidemment, C'est une assez large définition, donc voir parfois des arguments quant à savoir si quelque chose est vrai ou non IA.

Les systèmes d'intelligence artificielle présentent généralement au moins certains des comportements suivants associés à l'intelligence humaine: planification, apprentissage, raisonnement, résolution des problèmes, représentation des connaissances, perception, le déplacement et la manutention et, dans une moindre mesure, l'intelligence sociale et la créativité.

Qu'est-ce que l'apprentissage de la machine et l'apprentissage en profondeur?

La technologie clé est l'apprentissage automatique IA (Apprentissage automatique), quand un système d'ordinateur est alimenté avec de grandes quantités de données, qui est ensuite utilisé pour apprendre comment effectuer une tâche spécifique, un discours de compréhension ou le sous-titrage d'une photographie.

sûrement, vous aurez aussi entendu parler de la L'apprentissage en profondeur (l'apprentissage en profondeur), une branche de l'apprentissage machine qui utilise beaucoup de données, souvent non structurée et des photos, l'audio, texte ou vidéos, pour enseigner les ordinateurs comment faire des choses qui étaient auparavant humains capables.

La technologie clé est l'apprentissage automatique IA (Apprentissage automatique), quand un système d'ordinateur est alimenté avec de grandes quantités de données, qui est ensuite utilisé pour apprendre comment effectuer une tâche spécifique, un discours de compréhension ou le sous-titrage d'une photographie.

Un bon exemple est la perception profonde d'apprentissage, reconnaître ce qui est une image, ce que les gens disent quand ils parlent, aider les robots à explorer le monde et d'interagir avec elle. l'apprentissage en profondeur est en train d'émerger en tant que outil central pour résoudre les problèmes de perception ces dernières années. Il est la technologie de base derrière la vision artificielle et la reconnaissance vocale. De plus en plus de gens découvrent l'apprentissage en profondeur est un bien meilleur outil pour résoudre les problèmes.

Le processus clé sont des réseaux de neurones artificiels. Ceux-ci sont inspirés par le cerveau humain avec des couches interconnectées algorithmes réseaux, appelées neurones, la fourniture de données de l'autre et peuvent être formés pour exécuter des tâches spécifiques en modifiant l'importance attribuée à des données d'entrée lors de leur passage entre les couches.

L'apprentissage profond brille partout où il y a beaucoup de données et des problèmes complexes à résoudre et peut être appliquée dans de nombreux domaines différents.

Pour maintenant?

L'une des choses fascinantes est combien de temps les réseaux de neurones ont été lents à être un succès. L'histoire remonte aux années cinquante mais l'apprentissage en profondeur, Il a vraiment pris son envol que dans les cinq dernières années. La raison en est la plus grande disponibilité des données ainsi que la forte augmentation du performances de calcul des processeurs modernes.

L'histoire remonte aux années cinquante mais l'apprentissage en profondeur, Il a vraiment pris son envol que dans les cinq dernières années. La raison en est la plus grande disponibilité des données ainsi que la forte augmentation des performances de calcul des processeurs modernes.

Pendant très longtemps, nous ne disposions pas d'énormes ensembles de données nécessaires pour faire le travail d'apprentissage profond. Ces ensembles de données sont devenues largement disponibles uniquement avec l'émergence d'Internet, qui a rendu possible la collecte et l'étiquetage des ensembles de données énormes.

D'autant plus que les plates-formes Google, Facebook la Instagram Ils ont beaucoup aidé au monde l'échange d'informations de toutes sortes. Mais même si nous avions de grands ensembles de données, souvent ne pas avoir assez de puissance de calcul pour nous faire d'eux et seulement au cours des cinq dernières années, les transformateurs sont devenus assez puissants et assez rapide pour former des réseaux de neurones à grande échelle.

intelligence artificielle 2018: encore plus exagéré que la réalité

de robots en haut chatbots et voitures autonomes -dont nous avons parlé à plusieurs reprises dans ce Middle-, IA est encore à ses balbutiements. Nous sommes encore loin de machines qui sont aussi intelligents que les humains et à ce jour, Nous avons vu que la 5% ce que l'IA peut faire. Pour le mettre dans une analogie, nous sommes plus sur l'iPod ou MP3 ère dans X iPhone avancé que nous avons aujourd'hui dans nos mains. Entre un et l'autre, ils ont été plus 12 ans.

 Pour le mettre dans une analogie, nous sommes plus sur l'iPod ou MP3 ère dans X iPhone avancé que nous avons aujourd'hui dans nos mains. Entre un et l'autre, ils ont été plus 12 ans!

En ce moment, l'accès à l'IA se limite principalement à la Extrêmement grandes entreprises avec de gros budgets. Il y a plusieurs raisons pour lesquelles la technologie d'apprentissage machine aujourd'hui rend IA prédictive si complexe, lent et coûteux. Pour ne citer que quelques-uns, équipes d'experts sont nécessaires dans la science des données, qu'ils sont rares et coûteux, et il y a un accès limité aux données.

En CloudReputation nous avons pris un an et demi de travail sur la algorithmes plus avancés IA pour gérer la réputation de votre restaurant. L'un des principaux défis est non seulement de créer une technologie de pointe afin que vous, restauradores, vous pouvez faire confiance, mais en même temps, nous travaillons sur des solutions de conception qui rendent cette technologie accessible et extrêmement facile à utiliser.

Nous avons plus de 1.000 restaurants à notre plate-forme tester notre produit et nous aimerions continuer à croître avec vous.

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A propos de l'auteur

Armand Ruiz

Product Manager chez IBM Watson est spécialisé dans l'intelligence artificielle et fondateur de CloudReputation, démarrage espagnol basé dans la Silicon Valley qui offre la réputation en ligne pour les restaurants

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