Google的機器學(xué)習軟件可以識別拉面來自哪家商店

機器學(xué)習技術(shù)發(fā)展到什么地步了呢？谷歌已經(jīng)可以用他來識別食物了，能夠準確識別拉面來自哪家店。

據(jù)外媒The Verge報道，Google的機器學(xué)習軟件現(xiàn)在可以識別來自拉面連鎖店不同商店41碗看起來幾乎完全相同的拉面。數(shù)據(jù)科學(xué)家Kenji Doi完成了這項美味研究，使用Google的AutoML Vision對來自東京拉面連鎖店二郎拉面的每個菜單項目進行分類。

他從41家連鎖餐廳的每一家收集了約1170張照片，并將48,000張拉面照片的數(shù)據(jù)集提供給軟件。AutoML花費了大約24小時來完成數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，并且該模型能夠以95%的準確度預(yù)測拉面來自哪家店鋪。

Kenji Doi首先假設(shè)該模型可能查看照片中的碗或桌子的顏色和形狀，但這是被證明是錯誤的，因為該模型甚至能夠通過相同的碗和桌子設(shè)計來識別拉面來自哪家特定的店鋪。Doi現(xiàn)在認為，該模型足夠準確，能夠區(qū)分肉塊和澆頭的位置。

Google 今年早些時候向開發(fā)人員推出了Cloud AutoML軟件，該軟件允許用戶通過簡化的過程創(chuàng)建機器學(xué)習軟件。這個目標通過圖像識別工具來訓(xùn)練定制的視覺模型。Urban Outfitters和迪士尼等品牌已經(jīng)在使用Cloud AutoML技術(shù)來改善電子商務(wù)購物體驗。產(chǎn)品現(xiàn)在被分類為更詳細的特征，以幫助客戶準確找到他們想要的東西。

因此，Google的Cloud AutoML無疑是在考慮公司的情況下創(chuàng)建的，并且很可能會用來消除如何最好地向客戶銷售產(chǎn)品。但Doi的拉面實驗是一個很好的改變，并鼓勵人們更加公開地思考創(chuàng)造性的數(shù)據(jù)培訓(xùn)案例。