谷歌Cloud AutoML新進(jìn)展：只要看一眼，就能識(shí)別41碗不同的拉面！

• 本文來(lái)自微信公眾號(hào)【AI商業(yè)報(bào)道】
  

高層速讀：近日，東京數(shù)據(jù)學(xué)家Kenji Doi利用谷歌旗下的Cloud AutoML Vision，開(kāi)發(fā)出了一個(gè)可以區(qū)別不同連鎖店的拉面模型，只要給它一碗拉面，該模型就能判別出它來(lái)自哪家店，只經(jīng)過(guò)了24小時(shí)訓(xùn)練，準(zhǔn)確率可達(dá)到95%。

Google的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件現(xiàn)在可以識(shí)別來(lái)自拉面連鎖店不同商店41碗看起來(lái)幾乎完全相同的拉面。數(shù)據(jù)科學(xué)家Kenji Doi完成了這項(xiàng)美味研究，使用Google的Cloud AutoML Vision對(duì)來(lái)自東京拉面連鎖店二郎拉面的每個(gè)菜單項(xiàng)目進(jìn)行分類。

拉面模型一次識(shí)別41碗面

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(fèi)了大約24小時(shí)來(lái)完成數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，并且該模型能夠以95％的準(zhǔn)確度預(yù)測(cè)拉面來(lái)自哪家店。

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(cuò)誤的，因?yàn)樵撃Ｐ蜕踔聊軌蛲ㄟ^(guò)相同的碗和桌子設(shè)計(jì)來(lái)識(shí)別拉面來(lái)自哪家特定的店鋪。Doi現(xiàn)在認(rèn)為，該模型足夠準(zhǔn)確，能夠區(qū)分肉塊和澆頭的位置。

這都得益于Google 今年早些時(shí)候向開(kāi)發(fā)人員推出的Cloud AutoML。

Cloud AutoML 是谷歌降低企業(yè)人工智能開(kāi)發(fā)成本的體現(xiàn)，它可用于開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用，即便你不懂機(jī)器學(xué)習(xí)，也能訓(xùn)練出一個(gè)定制化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。目前已經(jīng)可用的服務(wù)是Cloud AutoML Vision。

據(jù)谷歌官方稱，操作Cloud AutoML Vision比較簡(jiǎn)單，開(kāi)發(fā)者只需要上傳一組圖片，然后導(dǎo)入標(biāo)簽或者通過(guò)App創(chuàng)建，隨后谷歌的系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)定制化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。據(jù)說(shuō)，模型會(huì)在一天之內(nèi)訓(xùn)練完成。而此次的拉面識(shí)別模型，訓(xùn)練時(shí)間也沒(méi)有超過(guò)24小時(shí)。

谷歌人工智能首席科學(xué)家李飛飛說(shuō)：我們發(fā)布的第一個(gè)Cloud AutoML功能是Cloud AutoML Vision，這個(gè)服務(wù)能讓定制化圖像識(shí)別ML模型的創(chuàng)建更快、更輕松。它有一個(gè)拖放式的界面，讓你能輕松地上傳圖像、訓(xùn)練并管理模型，然后將訓(xùn)練好的模型直接部署在Google Cloud上。之前，Google展示過(guò)Cloud AutoML Vision模型在ImageNet、CIFAR等熱門數(shù)據(jù)集上的分類成績(jī)，錯(cuò)誤率比通用的ML API更低。

拉面模型雖然新穎，但不是Cloud AutoML Vision的第一個(gè)產(chǎn)品。早在產(chǎn)品公開(kāi)發(fā)布之前，Urban Outfitters和迪士尼等品牌已經(jīng)在使用Cloud AutoML技術(shù)來(lái)改善電子商務(wù)購(gòu)物體驗(yàn)，產(chǎn)品被識(shí)別出更詳細(xì)的特征，以幫助客戶準(zhǔn)確找到他們想要的東西。

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拉面識(shí)別模型是基于谷歌Cloud AutoML開(kāi)發(fā)出的，在國(guó)內(nèi)，百度的人工智能也能夠很好地識(shí)別菜品，以及花卉、寵物等。

百度AI識(shí)別滿漢全席

我們了解到了百度人工智能識(shí)別的方法，與拉面模型有相似，也有細(xì)節(jié)之處的不同。以菜品識(shí)別模型為例：

首先，基于圖片標(biāo)注數(shù)據(jù)，用有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，訓(xùn)練出菜品的檢測(cè)模型。用幾萬(wàn)張圖片訓(xùn)練完，模型就能做到心中有數(shù)，看到新菜基本可以認(rèn)出來(lái)，但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

然后，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，從海量菜品中提取特征，并根據(jù)這個(gè)特征，與庫(kù)里的菜品匹配。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有很多種，在圖像識(shí)別領(lǐng)域，應(yīng)用最廣泛的叫做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幫助下，AI 在提取特征時(shí)，具備了舉一反三的「泛化」能力。

最后，百度菜品模型通過(guò)選用更合適的算法和訓(xùn)練海量數(shù)據(jù)，來(lái)細(xì)度識(shí)別菜品，找出各菜品之中的細(xì)微差別。

無(wú)論是拉面模型還是百度菜品識(shí)別模型，如果能夠商用，將可以很大程度上提高工作效率，如無(wú)人化餐飲業(yè)的收銀。

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