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Google machine du logiciel d’apprentissage peut désormais classer les ramen par boutique

On dirait qu’il est l’homme: 0, ordinateurs: 1 de nouveau. Si vous êtes un assez grand fan de ramen, peut-être que vous pouvez regarder une photo d’un tonkotsu bol sur Instagram et reconnaître immédiatement du restaurant où il vient. Mais les ordinateurs ont de nous battre, car ils peuvent maintenant identifier le type exact de la boutique d’un élément de menu est venu, de 41 apparemment identiques bols de ramen à partir de la même franchise de restaurant.

Données scientifique Kenji Doi n’a le délicieux recherche, à l’aide de Google AutoML Vision de classer chaque élément de menu à partir de Ramen Jiro, basée à Tokyo, la chaîne de ramen boutiques. Il a réuni environ de 1 170 photos de chacun des 41 magasins, et de la fed, le jeu de données de 48 000 ramen des photos pour le logiciel. Il a fallu AutoML environ 24 heures (18 minutes, en moins précis mode de Base) à la fin de la formation les données, et le modèle a été en mesure de prédire que la boutique de ramen est venu de avec 95% de précision.

La ligne indique la boutique réelle, tandis que la colonne montre les prévisions boutique. Vous pouvez voir où AutoML mal identifié la boutique où les boîtes sont étiquetées de 1. Google

Doi premier émis l’hypothèse que le modèle était à la recherche de la couleur et de la forme de la cuve ou de table dans la photo, mais cela a été démenti que le modèle a été capable d’identifier les ramen magasins, même à partir de photos avec le même bol et structure de la table. Doi croit maintenant que le modèle est assez précises pour être en mesure de distinguer entre les coupes de viande et le placement des garnitures.

Google a lancé son Nuage AutoML logiciel aux développeurs plus tôt cette année, qui permet aux utilisateurs de créer de la machine le logiciel d’apprentissage par le biais d’une procédure simplifiée, par glisser-déposer. Le but est de prendre la douleur hors de l’IA de codage, et au lieu de former vision de personnalisation des modèles à travers une image outil de reconnaissance. Des marques comme Urban Outfitters et Disney utilisent déjà le Cloud AutoML de la technologie pour améliorer l’e-commerce, expérience de magasinage. Les produits sont maintenant classés dans plus de caractéristiques détaillées pour aider les clients à trouver exactement ce qu’ils recherchent.

Google

Donc, Google Cloud AutoML a sans aucun doute créé avec des entreprises à l’esprit, et sera probablement utilisé à zéro dans sur la meilleure façon de vendre des produits aux clients. Mais Doi de ramen expérience est un changement agréable de tout cela, et nous supplie de penser de plus en plus ouvertement au sujet de l’utilisation créative des cas pour les données de formation. J’espère qu’un jour, vous pouvez utiliser ce logiciel pour savoir où l’emplacement de la balise-moins de ramen que vous avez vu sur Instagram.

About the author

Cyriac

Je suis Zeh Cyriac , fondateur et chef de la direction de la société informatique DROP Corporation Inc. et blogueur indépendant aux États-Unis, avec une passion pour l'Entrepreneuriat en ligne, le marketing de contenu et toutes les choses qui tournent au tour du digital et ’informatique .

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