太神啦!Google機器學習再現驚人功力,看一眼照片就知道這拉麵來自哪家分店!

2018-04-15 08:30

? 人氣

你能透過一張拉麵照,就分辨出它來自哪間分店嗎?這高難度任務,被google機器學習輕鬆完成了。(圖/取自Google Blog,智慧機器人網提供。)

你能透過一張拉麵照,就分辨出它來自哪間分店嗎?這高難度任務,被google機器學習輕鬆完成了。(圖/取自Google Blog,智慧機器人網提供。)

連鎖餐廳、速食店就算食材一樣,但是廚師、員工等因素,味道、擺盤多多少少會有些差異。於是,一位日本工程師便針對東京 41 間「拉麵二郎」連鎖店,運用 Google 機器學習,一張拉麵照就能認出哪間店鋪,簡直比老饕還神。

以份量大、規則多聞名的「拉麵二郎」,以東京為主要據點開枝散葉。就算是連鎖店,由於員工都是活生生的人,在蔬菜、肉片的擺放上,多少會有點不一樣,應該很少人能夠一眼就看出差異吧。

不過將這事交給科技,可能就是小菜一碟!

日本數據科學家土井賢治認為經過深度學習,可能可以辨別出每間拉麵的細節,他自行建立了一個機器學習模型來分類拉麵,但是也想了解今年 1 月 Google Cloud 才發表的 Cloud AutoML Vision 是否能更有效地做到這一點。

Cloud AutoML Vision 平臺,讓企業能夠構建、訓練和部署自訂的機器學習模型,就算不是專家也能順利使用,只需要上傳標記好的照片即可。

土井賢治將收集到的 4 萬 8 千張拉麵和各分店的標籤上傳到 AutoML Vision,爾後模型大約花費了 24 小時的時間自動進行訓練,結果大為驚人─準確度高達 94.5%

使用 AutoML Vision 的拉麵二郎店分類矩陣圖。(圖/取自Google Blog,智慧機器人網提供。)
使用 AutoML Vision 的拉麵二郎店分類矩陣圖。(圖/取自Google Blog,智慧機器人網提供。)

到底 AutoML 是如何分辨每碗拉麵的呢?土井假設是靠碗和桌子的形狀、顏色來辨別,因此將該物件都統一,結果顯示一樣擁有高精準度。

擁有研究家精神的土井,鍥而不捨訂定下一個假設為「肉的切片方式和擺盤」,今後也將會繼續進行實驗。

文/吳佳臻

本文、圖授權轉載自智慧機器人網(原標題:準確度高達 95%!Google 機器學習新應用 一張拉麵照就知哪間分店)

責任編輯/趙元

關鍵字:
風傳媒歡迎各界分享發聲,來稿請寄至 opinion@storm.mg

本週最多人贊助文章

你可能也想看