利用AI技术制作食谱：使用Google Cloud的AI平台指南
深入讨论
易于理解
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本文探讨了如何使用Google Cloud的AI平台创建用于食谱生成的机器学习模型。详细介绍了构建一个以菜肴类型为输入并输出配料量的模型的过程，以及数据收集、准备和模型部署的实际步骤。文章还强调了使用AutoML Tables进行无代码模型创建。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1提供了创建食谱的ML模型的清晰逐步指南。
- 2与Mars Wrigley的真实案例研究相结合，增强了实际相关性。
- 3有效解释了各种AI平台工具的使用。
• 独特见解
- 1将烹饪创意与机器学习相结合，展示了AI的创新应用。
- 2强调了像AutoML Tables这样的无代码解决方案在ML中的更广泛可及性。
• 实际应用
- 本文为有兴趣将机器学习应用于烹饪食谱的用户提供了可操作的步骤和资源，具有很高的实用性。
• 关键主题
- 1机器学习模型开发
- 2使用AI生成食谱
- 3Google Cloud AI工具
• 核心洞察
- 1烹饪艺术与机器学习的创新交汇。
- 2为构建针对食谱的ML模型提供详细的实用指导。
- 3强调无代码解决方案在AI中的可及性。
• 学习成果
- 1了解构建用于食谱生成的ML模型的过程。
- 2学习有效使用Google Cloud AI工具。
- 3获得AI在烹饪艺术中创新应用的见解。
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“ 引言
人工智能（AI）正在革新各个行业，包括烹饪领域。本文探讨了如何使用Google Cloud的AI平台创建机器学习模型，以生成独特的食谱。我们将讨论从数据收集到部署的食谱创建ML模型的构建过程，并为那些有兴趣探索AI驱动的食谱生成的人提供有价值的资源。
“ 构建ML食谱模型的目标和步骤
创建ML食谱模型的主要目标是开发一个能够为特定类型的菜肴生成配料量的系统。为此，请遵循以下步骤：
1. 收集所需菜肴类型的大量食谱数据集。
2. 准备数据，重点关注影响质地、风味和一致性的核心配料。
3. 通过标准化测量和缩放输入来预处理数据。
4. 使用AI平台工具或AutoML Tables构建模型。
5. 使用AI平台超参数调优或AutoML Tables的自动特征工程训练模型。
6. 部署模型，并使用它来预测新食谱的配料量。
“ 模型开发的AI平台工具
Google Cloud的AI平台提供了多种工具，以促进ML模型的开发：
1. AI平台笔记本：用于特征工程和模型开发的Jupyter实验室环境。
2. TensorFlow：一个开源机器学习框架。
3. AI平台超参数调优：用于优化模型超参数的服务。
4. AI平台预测：用于部署训练模型和提供预测的工具。
5. AutoML Tables：一个无代码解决方案，用于在表格数据上创建ML模型。
“ ML模型创建过程中的关键步骤
1. 数据收集：收集所选菜肴类型的多样化食谱。
2. 数据准备：识别食谱中常见的核心配料。
3. 数据预处理：标准化测量并缩放输入以保持一致性。
4. 模型构建：使用AI平台工具或AutoML Tables构建模型。
5. 模型训练：优化超参数并进行特征工程。
6. 模型部署：部署训练好的模型以对新食谱进行预测。
“ 开始使用AI平台的资源
为了帮助您开始使用AI平台，可以考虑探索以下资源：
1. AI平台快速入门：关于使用Keras训练和部署神经网络的教程。
2. 创建您的第一个AI平台笔记本：关于创建和自定义AI平台笔记本的指南。
3. What-If工具：用于可视化和分析模型行为的功能。
“ 无代码ML模型创建的AutoML Tables
对于那些更喜欢无代码方法的人，AutoML Tables提供了一个可访问的解决方案，用于创建自定义ML模型。它自动化特征工程，并指导用户完成整个ML工作流程。探索快速入门、示例和视频，学习如何使用AutoML Tables创建数据集、导入数据、部署模型和评估结果。
“ 额外学习资源
为了进一步增强您对AI平台及其功能的理解，请查看以下额外资源：
1. AI冒险视频播放列表：涵盖使用自定义容器训练模型、使用AI平台管道和利用AI预测服务等主题。
2. AI数据标记服务：学习如何提高训练数据的质量。
3. Google Cloud AI文档：探索各种AI和ML主题的全面指南和教程。
原始链接：https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/cook-your-own-ml-recipes-ai-platform
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