Учиться, учиться и еще раз учиться — знаменитые слова, приписанные Владимиру Ильичу Ленину, вполне подходят и современному состоянию дел. Самообразование и постоянное поглощение новых знаний необходимы для того, чтобы быстро ориентироваться в изменяющемся мире. Но в наши дни учиться может не только человек.
Ученые и разработчики из Массачусетского технологического института спроектировали и разработали нейросеть, которая может вычислять рецепт и ингредиенты для блюд. Программе нужно только предоставить фото блюда, а она, проанализировав изображение, вычислит ингредиенты и рецепт приготовления.
Для обучения нейросети программисты использовали открытую базу из одного миллиона рецептов. Попытки создать «кулинарную» нейросеть раньше ограничивались малым количеством входных данных, так, при 100.000 входящих рецептов, точность определения рецепта колебалась в районе 50%.
Исследователи собрали собственную базу Recipe1M, в которую вошли рецепты с разных кулинарных сайтов. К каждому рецепту прилагались фотографии блюда и список ингредиента.
После загрузки Recipe1M в нейросеть, программа научилась выдавать список ингредиентов и рецепт по фото и наоборот — предоставлять фото по входным данным.
В основе работы нейросети используется принцип совместного вложения: программа разбивает рецепт на части с разными ингредиентами и порядком приготовления, а затем сопоставляет их с подходящим изображением. Само фото предварительно сравнивается с уже имеющимися.
В ходе теста, создатели проекта сравнили возможности нейросети с возможностями людей. В их задачу входило сопоставить изображение блюда с имеющимся текстовым рецептом. Нейросеть хорошо справилась с 83,6% заданий, люди – с 81,6%.
