Това, което човек не може да опише в правилата, изкуственият интелект класифицира при учене.
25 юли 2017 г. в 11:30 ч. Милан Гигел
БОСТОН, БРАТИСЛАВА. Снимате палачинка с всякаква гарнитура и компютърът не отнема много работа, за да разберете, че тестото за палачинки се състои от обикновено брашно, яйца, мляко и захар. Подобно е със сосове и яхнии.
Невронните мрежи могат да решават необичайни задачи. Това, което традиционните програмисти трябва да напишат стъпка по стъпка в традиционния софтуер, невронните мрежи могат да се справят с анализ и обучение. Пример е най-новата система Pic2Recipe, която беше представена пред професионалната общественост от разработчици от Бостънския институт MIT.
Ще сканирате храната в чиния и експертната система ще се опита да създаде списък на използваните съставки, както и рецептата, която готвачът е следвал при готвене. Въпреки че в момента е само 65 процента успешен, разработчиците вече казват, че мобилните телефони могат да използват подобни технологии, за да пазят нашите калории и хранителни навици.
Според списание Gizmodo основният пакет с данни за изучаване на системата е получен от разработчици от проектите All Recipes и Food.com.
Те са създали огромна база данни от тях, която съдържа повече от милион снимки, списъци и рецепти. След това те преминаха през анализ на системата, за да се превърнат в основата за по-нататъшни решения.
Където начинът на сервиране не разкрива същността на храната, цветовите комбинации или други знаци ще помогнат.
Вече не е проблем за системата да различава печени и печени ястия от задушени, сурови зеленчукови салати от яхнии. Следователно учените работят по-нататък, за да фокусират системата върху други подробности за обработката или преработката на суровини.