透过AutoML建立模型 数据学家让机器看拉面照片就知道是哪家分店
消息来源:baojiabao.com 作者: 发布时间:2024-05-12
【Technews科技新报】对拉面爱好者来说,即使是同口味的拉面,在不同店家手里就会有截然不同的味道,但如果是同店家不同分店的差异,在光看照片的情况下,真的能分辨得出来吗?
如果你也是喜爱日本拉面的人,那应该也曾听过“拉面二郎”的名声,这间拉面店在东京近郊有 41 家分店,因为价格便宜、给料大方,在日本受到许多群众喜爱。由于每家店面都提供相同的基本菜单,即使你是忠实粉丝,也很难光凭卖相就分辨出哪碗是哪家店制作的。
虽然人们或许无法做到,但数据科学家土井贤治相信,深度学习可从一些微小细节辨识出每碗拉面的不同。
事实上,他在去年便已经自己建立了一个机器学习模型,试着辨识拉面二郎各分店的拉面,并在 33,000 张照片、一个月持续调整下,达到 87% 的精确度,但他还想了解 AutoML Vision 能否更有效地做到这点。
AutoML Vision 是 Google 专门为没有机器学习专业知识的人所设计,可以协助使用者自动创建自定义的机器学习模型,使用上也非常简单,你只需要上传标记好的图片库,待模型自动训练后就可以进行。
AutoML Vision 不只能帮助无经验者,同时也能为专家加快整体训练的速度。土井的案例中,他从拉面二郎的各家店面收集了 48,000 张拉面照片,标记好后上传系统,花费了大约 24 小时自动训练后便成功建立模型。
而模型得出的结果也非常令人印象深刻:从照片中预测店面的准确率达到了 94.5%。
拉面二郎的混淆矩阵:直行=预测商店,横列=实际商店。
但 AutoML 究竟如何分辨出每碗拉面的差异?最初 Kenji 认为,模型可能是由照片中配件的差异去判断──像是碗、桌子的颜色或形状,但这已证实不太可能,因为即使每个店面都使用相同的碗和桌子设计,该模型的准确率仍非常高。
现在 Kenji 的新理论是,或许模型够细致到可从“肉片切割方式”或“配料提供细节”分辨出微妙差异,他计划继续对 AutoML 进行试验,看看他的理论是否属实。
就像 AlphaGo 跳脱人类逻辑的下棋风格,我们虽然仍无从得知 AutoML 判断拉面来源的细节,但至少可以确定的是:机器绝对不是以口味来分辨的。只能安慰自己,或许这也算人类有优势之处。
(图片来源:Google Blog)
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