Доктор наук Джанель Шейн попыталась научить ИИ писать кулинарные рецепты
Новости
Для обучения нейросети она собрала 30 000 примеров, но ввиду неудачи метода, использовала фреймворк, сгенерировавший более реальные кулинарные рецепты.
782 открытий785 показов
Создатель блога AIweirdness решила написать кулинарную книгу при помощи нейросети. Для этого она использовала фреймворк с ресурса GitHub и опубликовала полученные результаты.
Изменение подхода
Несмотря на свои ранние наработки, Джанель Шейн (Janelle Shane) решила буквально начать с нуля и использовала возможности фреймворка textgenrnn, переделав их в кулинарные рецепты. Итоговые данные для обучения нейросети выглядели так:
- фреймворк: textgenrnn, режим длинного текста;
- память: 40 знаков (по умолчанию);
- продолжительность: около 15 часов с видеокартой NVIDIA Tesla K80 (при помощи Google Cloud);
- температура: 0,6.
Последние результаты оказались лучше, чем были раньше. Но, тем не менее, всё ещё встречаются абсурдные сочетания ингредиентов:
- 1 сахар в длинных гранулах;
- 1 испанская вода;
- 1 чашка кремовых сырных семян.
А названия рецептов напоминают составленные компьютером описания для товаров с AliExpress. Подробнее можно прочесть в блоге AIweirdness.
Неудачные попытки
Изначально, чтобы научить ИИ составлять кулинарные рецепты, Джанель использовала 30 000 готовых, которые собрала из различных источников. Однако этот опыт успехом не увенчался. Учитывая память длиной всего в несколько слов без определённой концепции отбора, получалось нечто экстраординарное или просто нереальное. Для примера:
- 4,5 кг высушенного в глиняной кастрюле брокколи;
- половина пинты острых кусочков;
- 42 кружки молока;
- разогревать духовку до 3500 °С в течение 8 минут.
А эти примеры из советов по приготовлению отлично иллюстрируют неэффективность первоначального метода:
- смешать мёд, жидкую воду пальцев ног, соль и 3 ложки оливкового масла;
- бросить сковороду;
- оторвать часть кастрюли.
В июне 2018 года ИИ научили создавать мемы. Месяцем позже, в июле 2018 года, учёные предприняли попытку улучшить модель распознавания акцентов речи.
782 открытий785 показов