Разработчики из Массачусетского технологического института (МТИ) научили нейросеть распознавать кулинарные рецепты по фотографиям еды. Об этом пишет TechCrunch
Систему pic2recipe создали на основе алгоритма Food-101 Data Set, который в 2014 году разработали швейцарские ученые. В МТИ его объединили с собственной базой, в которую включили миллион рецептов с популярных кулинарных сайтов, а также 101 тысячу фотографий различных блюд.
Нейросеть правильно распознает рецепт в 65% случаях. Она хорошо идентифицирует выпечку, но плохо определяет коктейли и суши. Сложности у программы возникают и тогда, когда у блюда есть много разных рецептов.
Как говорят разработчики, проблема в самих изображениях. Например, блюдо можно сфотографировать крупным или средним планом. Соавтор проекта Ник Хайнс отмечает, что даже человек не всегда может определить, что изображено на фотографии: печенье или блин.
В мае разработчики из Франции, России и Японии построили нейросеть, которая может определить, к какой национальной кухне относится то или иное блюдо, и адаптировать его под кулинарные традиции другой страны.
Нейросеть — это математический алгоритм, который моделирует процессы в нервных сетях живых существ.
