Ceea ce nu se poate descrie în reguli, inteligența artificială îl clasifică atunci când învață.
25 iulie 2017 la 11:30 Milan Gigel
BOSTON, BRATISLAVA. Faceți o fotografie a unei clătite cu orice garnitură și computerul nu face prea mult de lucru pentru a afla că aluatul de clătite este format din făină simplă, ouă, lapte și zahăr. Este similar cu sosurile și tocanele.
Rețelele neuronale pot rezolva sarcini neobișnuite. Ceea ce programatorii tradiționali trebuie să scrie pas cu pas în software-ul tradițional, rețelele neuronale se pot ocupa de analiză și învățare. Un exemplu este cel mai recent sistem Pic2Recipe, care a fost prezentat publicului profesionist de către dezvoltatorii de la Boston Institute MIT.
Veți scana mâncarea pe o farfurie și sistemul expert va încerca să creeze o listă a ingredientelor folosite, precum și rețeta pe care bucătarul a urmat-o la gătit. Deși are în prezent doar 65% succes, dezvoltatorii spun deja că telefoanele mobile ar putea folosi tehnologii similare pentru a ne proteja caloriile și obiceiurile alimentare.
Potrivit revistei Gizmodo, pachetul de date de bază pentru învățarea sistemului a fost obținut de dezvoltatorii din proiectele All Recipes și Food.com.
Au creat o imensă bază de date a acestora, care conține peste un milion de fotografii, liste și rețete. Apoi au trecut printr-o analiză a sistemului pentru a deveni baza pentru decizii ulterioare.
Acolo unde felul în care este servit nu dezvăluie esența mâncării, combinațiile de culori sau alte caractere vă vor ajuta.
Nu mai este o problemă pentru sistem să distingem felurile de mâncare prăjite și coapte de salatele de legume crude aburite de tocană. Prin urmare, academicienii lucrează în continuare pentru a concentra sistemul pe alte detalii despre tratarea sau prelucrarea materiilor prime.