Создание рецептов с использованием ИИ: Руководство по использованию AI Platform от Google Cloud

Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует различные отрасли, включая кулинарный мир. Эта статья исследует, как AI Platform от Google Cloud может быть использована для создания моделей машинного обучения для генерации уникальных рецептов. Мы обсудим процесс создания модели машинного обучения для создания рецептов, от сбора данных до развертывания, и предоставим ценные ресурсы для тех, кто заинтересован в изучении генерации рецептов с использованием ИИ.

Основная цель создания модели рецепта на основе машинного обучения заключается в разработке системы, которая может генерировать количество ингредиентов для конкретного типа блюда. Для достижения этой цели выполните следующие шаги: 1. Соберите значительный набор данных рецептов для желаемых типов блюд. 2. Подготовьте данные, сосредоточив внимание на основных ингредиентах, которые влияют на текстуру, вкус и консистенцию. 3. Предварительно обработайте данные, стандартизировав измерения и масштабируя входные данные. 4. Постройте модель, используя инструменты AI Platform или AutoML Tables. 5. Обучите модель, используя настройку гиперпараметров AI Platform или автоматизированную инженерии признаков AutoML Tables. 6. Разверните модель и используйте ее для предсказания количества ингредиентов для новых рецептов.

AI Platform от Google Cloud предлагает несколько инструментов для упрощения разработки моделей машинного обучения: 1. AI Platform Notebooks: Среда Jupyter lab для инженерии признаков и разработки моделей. 2. TensorFlow: Открытая платформа для машинного обучения. 3. AI Platform Hyperparameter Tuning: Сервис для оптимизации гиперпараметров модели. 4. AI Platform Prediction: Инструмент для развертывания обученных моделей и предоставления предсказаний. 5. AutoML Tables: Решение без кода для создания моделей машинного обучения на табличных данных.

1. Сбор данных: Соберите разнообразный набор рецептов для выбранных типов блюд. 2. Подготовка данных: Определите основные ингредиенты, которые общие для рецептов. 3. Предварительная обработка данных: Стандартизируйте измерения и масштабируйте входные данные для согласованности. 4. Создание модели: Используйте инструменты AI Platform или AutoML Tables для построения модели. 5. Обучение модели: Оптимизируйте гиперпараметры и выполняйте инженерию признаков. 6. Развертывание модели: Разверните обученную модель для предсказания новых рецептов.

Чтобы помочь вам начать работу с AI Platform, рассмотрите возможность изучения следующих ресурсов: 1. Быстрый старт AI Platform: Учебное пособие по обучению и развертыванию нейронной сети с использованием Keras. 2. Создайте свой первый AI Platform Notebook: Руководство по созданию и настройке AI Platform Notebooks. 3. Инструмент What-If: Функция для визуализации и анализа поведения модели.

Для тех, кто предпочитает подход без кода, AutoML Tables предлагает доступное решение для создания пользовательских моделей машинного обучения. Он автоматизирует инженерию признаков и направляет пользователей через весь рабочий процесс машинного обучения. Изучите быстрые старты, примеры и видео, чтобы узнать, как создавать наборы данных, импортировать данные, развертывать модели и оценивать результаты с помощью AutoML Tables.

Чтобы еще больше углубить свои знания о AI Platform и ее возможностях, ознакомьтесь с этими дополнительными ресурсами: 1. Видеоплейлист AI Adventures: Охватывает темы, такие как обучение моделей с использованием пользовательских контейнеров, использование AI Platform Pipelines и использование сервиса AI Prediction. 2. Сервис маркировки данных AI: Узнайте, как улучшить качество ваших обучающих данных. 3. Документация Google Cloud AI: Изучите полные руководства и учебные пособия по различным темам ИИ и машинного обучения.