Inteligência artificial
Nossa receita é inovar com responsabilidade
O iFood é uma empresa brasileira de tecnologia que desenvolve e utiliza inteligência artificial (IA) para transformar a experiência de nossos clientes, entregadores e estabelecimentos parceiros com eficiência e confiança.
Os ingredientes indispensáveis dos nossos modelos de inteligência artificial são:
Transparência
Buscamos resultados esperados, explicáveis e acessíveis, promovendo confiança e clareza sobre a funcionalidade de nossas soluções.
Privacidade e Segurança
Desenvolvemos soluções com IA e medidas de segurança robustas, buscando proporcionar uma experiência segura com dados pessoais protegidos.
Responsabilidade
Empenhamos em construir modelos de IA precisos e íntegros, mapeando o ciclo de vida de nossas tecnologias de ponta a ponta, com controles e supervisão humana contínua.
Inovação
Assumimos o compromisso de criar soluções inovadoras com excelência técnica, com o objetivo de aprimorar a experiência de todos os envolvidos em nosso ecossistema.
Veja aqui como os modelos de IA funcionam na prática:
Taxonomia
Faça a simulação do modelo de taxonomia, uma ferramenta que otimiza a busca de produtos na sua experiência de compra no iFood.
O modelo de taxonomia organiza e classifica itens de um catálogo em diferentes níveis de detalhamento para otimizar a busca de produtos, capaz de separar e categorizar itens como alimentos e bebidas em quatro níveis hierárquicos. Isso é feito por meio da análise de textos dos itens, como a categoria no cardápio, o nome e a descrição do item, com a consequente atribuição de cada um a uma classificação taxonômica específica. Este modelo é particularmente útil porque mantém uma estrutura clara e acessível dos itens do cardápio para os usuários. O resultado é uma classificação detalhada e precisa dos produtos disponíveis no aplicativo.
O modelo é alimentado por informações de itens que são cuidadosamente curados de forma manual e é constantemente avaliado por meio de métricas de precisão e cobertura, garantindo que as classificações sejam corretas e abrangentes. Para garantir a qualidade e a eficácia do modelo, utiliza-se a abordagem chamada human-in-the-loop, onde a intervenção humana é fundamental para avaliar e curar os dados usados no treinamento. Isso assegura que o modelo se mantenha atualizado e preciso.
A arquitetura do modelo é composta por modelos menores, organizados em uma estrutura de árvores. Um modelo raiz determina a taxonomia de mais alto nível e, a partir daí, modelos especializados em subdomínios do catálogo são utilizados. Atualmente, todos esses modelos são baseados em regressão logística, utilizando a técnica de frequência de palavras (TF-IDF) para processar os dados.
*Algumas imagens da página Inteligência Artificial foram geradas por IA