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O Google anunciou que o seu sistema de aprendizado de máquinas agora é capaz de reconhecer alimentos e identificar restaurantes. O cientista de dados Kenji Doi usou modelos de aprendizado de máquina e AutoML Vision para classificar tigelas de lámen, um prato da gastronomia japonesa, e identificar o restaurante em que cada tigela foi feita.
O AutoML Vision cria modelos de machine learning personalizados automaticamente, que ajudam a identificar padrões nas imagens para, por exemplo, classificar animais em estado selvagem, reconhecer tipos de produtos para melhorar uma loja online ou, nesse caso, classificar os pratos de comida.
A inteligência artificial analisou pratos de 41 restaurantes e teve uma taxa de precisão de 95%. Durante o aprendizado, o cientista usou 48 mil fotos de tigelas de sopa junto com etiquetas com o nome de cada loja. O modelo levou cerca de 24 horas no aprendizado, porém, um modo “básico”, que é menos preciso, consegue ficar pronto em 18 minutos.
O sistema é capaz de identificar diferenças muito sutis entre os cortes da carne ou o modo como as coberturas são servidas, para conseguir classifica os restaurantes e pratos.
