Cocinando Recetas Potenciadas por IA: Una Guía para Usar la Plataforma de IA de Google Cloud
Discusión en profundidad
Fácil de entender
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El artículo explora cómo crear modelos de aprendizaje automático para la generación de recetas utilizando la Plataforma de IA de Google Cloud. Detalla el proceso de construcción de un modelo que toma tipos de platos como entrada y produce cantidades de ingredientes, junto con pasos prácticos para la recolección de datos, preparación y despliegue del modelo. El artículo también destaca el uso de AutoML Tables para la creación de modelos sin código.
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• puntos principales
- 1Proporciona una guía clara y paso a paso para crear modelos de ML para recetas.
- 2Integra un estudio de caso del mundo real con Mars Wrigley, mejorando la relevancia práctica.
- 3Explica eficazmente el uso de varias herramientas de la Plataforma de IA.
• ideas únicas
- 1Combina creatividad culinaria con aprendizaje automático, mostrando aplicaciones innovadoras de la IA.
- 2Destaca el potencial de soluciones sin código como AutoML Tables para una mayor accesibilidad en ML.
• aplicaciones prácticas
- El artículo ofrece pasos y recursos prácticos para usuarios interesados en aplicar el aprendizaje automático a recetas culinarias, lo que lo hace altamente práctico.
• temas clave
- 1Desarrollo de Modelos de Aprendizaje Automático
- 2Generación de Recetas utilizando IA
- 3Herramientas de IA de Google Cloud
• ideas clave
- 1Intersección innovadora de las artes culinarias y el aprendizaje automático.
- 2Guía práctica detallada para construir modelos de ML adaptados a recetas de comida.
- 3Énfasis en soluciones sin código para la accesibilidad en IA.
• resultados de aprendizaje
- 1Entender el proceso de construcción de modelos de ML para la generación de recetas.
- 2Aprender a usar eficazmente las herramientas de IA de Google Cloud.
- 3Obtener información sobre aplicaciones innovadoras de la IA en las artes culinarias.
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Tabla de contenidos
- • Introducción
- • Objetivos y Pasos para Construir un Modelo de Recetas de ML
- • Herramientas de la Plataforma de IA para el Desarrollo de Modelos
- • Pasos Clave en el Proceso de Creación del Modelo de ML
- • Recursos para Comenzar con la Plataforma de IA
- • AutoML Tables para la Creación de Modelos de ML sin Código
- • Recursos Adicionales de Aprendizaje
“ Introducción
La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando diversas industrias, incluido el mundo culinario. Este artículo explora cómo se puede utilizar la Plataforma de IA de Google Cloud para crear modelos de aprendizaje automático que generen recetas únicas. Discutiremos el proceso de construcción de un modelo de ML para la creación de recetas, desde la recolección de datos hasta el despliegue, y proporcionaremos recursos valiosos para aquellos interesados en explorar la generación de recetas potenciadas por IA.
“ Objetivos y Pasos para Construir un Modelo de Recetas de ML
El objetivo principal de crear un modelo de recetas de ML es desarrollar un sistema que pueda generar cantidades de ingredientes para un tipo específico de plato. Para lograr esto, sigue estos pasos:
1. Reúne un conjunto de datos sustancial de recetas para los tipos de platos deseados.
2. Prepara los datos enfocándote en los ingredientes clave que afectan la textura, el sabor y la consistencia.
3. Preprocesa los datos estandarizando las medidas y escalando las entradas.
4. Construye el modelo utilizando herramientas de la Plataforma de IA o AutoML Tables.
5. Entrena el modelo utilizando la Optimización de Hiperparámetros de la Plataforma de IA o la ingeniería de características automatizada de AutoML Tables.
6. Despliega el modelo y úsalo para predecir las cantidades de ingredientes para nuevas recetas.
“ Herramientas de la Plataforma de IA para el Desarrollo de Modelos
La Plataforma de IA de Google Cloud ofrece varias herramientas para facilitar el desarrollo de modelos de ML:
1. Notebooks de la Plataforma de IA: Un entorno de laboratorio Jupyter para la ingeniería de características y el desarrollo de modelos.
2. TensorFlow: Un marco de aprendizaje automático de código abierto.
3. Optimización de Hiperparámetros de la Plataforma de IA: Un servicio para optimizar los hiperparámetros del modelo.
4. Predicción de la Plataforma de IA: Una herramienta para desplegar modelos entrenados y servir predicciones.
5. AutoML Tables: Una solución sin código para crear modelos de ML sobre datos tabulares.
“ Pasos Clave en el Proceso de Creación del Modelo de ML
1. Recolección de Datos: Reúne un conjunto diverso de recetas para los tipos de platos elegidos.
2. Preparación de Datos: Identifica los ingredientes clave que son comunes en las recetas.
3. Preprocesamiento de Datos: Estandariza las medidas y escala las entradas para consistencia.
4. Construcción del Modelo: Usa herramientas de la Plataforma de IA o AutoML Tables para construir el modelo.
5. Entrenamiento del Modelo: Optimiza los hiperparámetros y realiza la ingeniería de características.
6. Despliegue del Modelo: Despliega el modelo entrenado para hacer predicciones sobre nuevas recetas.
“ Recursos para Comenzar con la Plataforma de IA
Para ayudarte a comenzar con la Plataforma de IA, considera explorar estos recursos:
1. Inicio Rápido de la Plataforma de IA: Un tutorial sobre cómo entrenar y desplegar una red neuronal utilizando Keras.
2. Crea tu Primer Notebook de la Plataforma de IA: Una guía para crear y personalizar Notebooks de la Plataforma de IA.
3. Herramienta What-If: Una función para visualizar y analizar el comportamiento del modelo.
“ AutoML Tables para la Creación de Modelos de ML sin Código
Para aquellos que prefieren un enfoque sin código, AutoML Tables ofrece una solución accesible para crear modelos de ML personalizados. Automatiza la ingeniería de características y guía a los usuarios a través de todo el flujo de trabajo de ML. Explora inicios rápidos, muestras y videos para aprender a crear conjuntos de datos, importar datos, desplegar modelos y evaluar resultados utilizando AutoML Tables.
“ Recursos Adicionales de Aprendizaje
Para mejorar aún más tu comprensión de la Plataforma de IA y sus capacidades, consulta estos recursos adicionales:
1. Lista de reproducción de videos de AI Adventures: Cubre temas como el entrenamiento de modelos con contenedores personalizados, el uso de Pipelines de la Plataforma de IA y la utilización del servicio de Predicción de IA.
2. Servicio de Etiquetado de Datos de IA: Aprende cómo mejorar la calidad de tus datos de entrenamiento.
3. Documentación de IA de Google Cloud: Explora guías y tutoriales completos sobre varios temas de IA y ML.
Enlace original: https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/cook-your-own-ml-recipes-ai-platform
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