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原题目:用机械学习:剖析了 600 多种烘焙配方,开发出新品

By 超神经

内容提要:经由数千年的积累,人类已经开发出了各色鲜味,但我们的味蕾却永远不知知足。谷歌一位 AI 开发者,为了探索新的可能,用 AI 来开发新的甜点食谱。AI 在菜谱开发这一领域,是否会比人类更有想象力?

关键词:AI 烘焙 烹饪 菜谱开发

世界上的各色美食中,烘焙食物一直都占有着主要的职位。松软的面包、细腻的蛋糕、酥脆的饼干,都让人无法拒绝。

烘焙不仅是一项烹饪手艺,更像是一门艺术。将面粉、鸡蛋、奶油、糖等质料,以差别比例夹杂,经由一系列物理、化学反应,就会获得差别口味与质感的点心,如一个个优美的艺术品一样平常。

时至今日,烘焙大师们已经开发出了诸如蛋挞、泡芙、千层酥等数十种经典甜点,但为了给广大吃货的味蕾带来新的体验和 *** ,

谷歌 AI 工程师 Sara 作为一名烘焙爱好者,也一直在探索新的可能。

机械学习做烘焙,分分钟开发俩新品

和很多人一样,Google Cloud 的 AI 工程师 Sara,在因疫情而被迫宅家时代,把大量的时间都贡献给了厨房。

Sara 喜欢做烘焙,不外她发现,大多数人做烘焙时,都是从网上搜一些现成的配方,然后按部就班去做。这样的做法虽然保险,然则却有很大局限性,很难有创新。可若是自己随意搭配,又很可能翻车,白白浪费了质料和时间。

以是,领会烘焙配方背后的科学原理很主要,这样才气清晰每种质料、差别比例所带来的差别效果,从而脱节牢固配方的限制。

作为 AI 工程师,Sara 以为这一项义务异常适合机械学习。「用现有数据训练机械学习模子,让其掌握其中的纪律,然后创造出我们想要的新配方。」

基于这一想法,Sara 很快便构建了一个 AI 模子。该模子学习 600 种烘焙配方之后,对于输入配方,都能准确地判断出其烘焙效果是面包(bread)、蛋糕(cake)照样曲奇(cookie)。

接下来,Sara 让掌握了烘焙质料配比窍门的 AI 模子,建立一个蛋糕和曲奇的夹杂物配方,她为之命名「cakie」(cake+cookie)。

AI 模子不负所望,按 Sara 的需求生成了正确的配方。Sara 举行了亲自实验,发现在这个新配方的指引下,烤出来的「cakie」异常相符预期,味道也异常 nice。

之后,Sara 又让 AI 模子建立「面包饼干」的配方,「breakie」(bread+cookie),获得的效果也令她满足。

AI 烘焙师:深谙点心配比原理

Sara 在博客详细先容了这一模子的构建历程,让我们看看 AI 若何修炼成一位专业的烘焙师。

,Sara 和她的同事从网上搜集了 600 多个配方组成配方数据集,包罗面包、蛋糕和饼干。然后,将其中常用的焦点质料提取出来,共 16 种,包罗面粉、酵母、牛奶、水、盐、蛋等。

然后对这些配方中,种种质料的器量单元举行统一,好比,有的以「杯」为单元,有的以「勺」为单元,作者将其所有转换为「盎司」(1 盎司 ≈28.35 克)。

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他们使用 Google 的 AutoML Tables,构建了一个分类模子。

建立新的表格模子后,就可以直接从 csv、Google 表格或 BigQuery 数据库导入数据。数据导入后,可以在「训练」标签中看到它们:

用这些数据对模子举行训练之后,模子就掌握了每种烘焙品所对应的配方特点,从而能够举行更准确的展望。

通过剖析,Sara 进一步领会了 AI 模子在举行展望时的判断依据。效果显示,对于 AI 模子来说,烘焙配方中的每种身分,对于决议的主要性排名如下:

固然,实际上各种甜点的配方是异常复杂的,以上指标也并不是牢固稳定的。好比,Sara 对某个「蛋糕」的配方展望效果举行剖析,发现其中鸡蛋、黄油和小苏打是 AI 举行展望的主要判断指标。

事实上,在烘焙领域,早已有专业人士编写出《用科学方式领会面包的「为什么」》、《面包圣经》等先容烘焙原理的书籍,然则对于业余爱好者来说,也许没有足够的时间或耐心去钻研。

AI 烘焙师则帮我们省去了这一步,你无需掌握科学原理,也可以让 AI 帮你建立相符自己口味的甜点,岂不美哉?

开发新菜品,AI 比人类更靠谱吗?

吃腻了通例菜品,近年来越来越多人最先追求创新菜。然而,现实是创新菜一不小心,就会酿成让人望而却步的漆黑摒挡:青菜炒橘子、月饼炒辣椒、西瓜炒香蕉……

在 AI 学习开发烘焙配方之前,也早已涉足菜谱研发领域。

2019 年,英国馅饼制造商 Piglet's Pantry 与一家商业贷款平台 E *** e Loans 互助,让算法学习了数千种现有的英国特有的馅饼食谱(总计近 100 万字符的文本),然后学会发现数千种新的馅饼食谱。

之后,经由人工实验筛选以及改善,将五种新的馅饼配方被选中用于生产,一些主顾试吃后,示意很鲜味。

然则,想象力过于厚实的 AI,创新太多也难免失误。

此前,一个纵然学习了 3 万种食谱的 AI,依然没能掌握种种食物的组合诀窍,生成了一些看起来就不忍下口的食谱。

好比将蓝莓+菠菜+羊乳酪的搭配,以及培根+牛油果+桃子的搭配等等……

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