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Créer des recettes alimentées par l'IA : Un guide pour utiliser la plateforme IA de Google Cloud

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L'article explore comment créer des modèles d'apprentissage automatique pour la génération de recettes en utilisant la plateforme IA de Google Cloud. Il détaille le processus de construction d'un modèle qui prend des types de plats en entrée et produit des quantités d'ingrédients, ainsi que des étapes pratiques pour la collecte de données, la préparation et le déploiement du modèle. L'article met également en avant l'utilisation d'AutoML Tables pour la création de modèles sans code.
  • points principaux
  • perspectives uniques
  • applications pratiques
  • sujets clés
  • idées clés
  • résultats d'apprentissage

  • • points principaux

    • 1
      Fournit un guide clair et étape par étape pour créer des modèles ML pour les recettes.
    • 2
      Intègre une étude de cas réelle avec Mars Wrigley, renforçant la pertinence pratique.
    • 3
      Explique efficacement l'utilisation de divers outils de la plateforme IA.

  • • perspectives uniques

    • 1
      Combine créativité culinaire et apprentissage automatique, mettant en avant des applications innovantes de l'IA.
    • 2
      Met en lumière le potentiel des solutions sans code comme AutoML Tables pour une accessibilité plus large en ML.

  • • applications pratiques

    • L'article offre des étapes et des ressources concrètes pour les utilisateurs intéressés par l'application de l'apprentissage automatique aux recettes culinaires, le rendant très pratique.

  • • sujets clés

    • 1
      Développement de modèles d'apprentissage automatique
    • 2
      Génération de recettes utilisant l'IA
    • 3
      Outils IA de Google Cloud

  • • idées clés

    • 1
      Intersection innovante des arts culinaires et de l'apprentissage automatique.
    • 2
      Guide pratique détaillé pour construire des modèles ML adaptés aux recettes alimentaires.
    • 3
      Accent sur les solutions sans code pour l'accessibilité en IA.

  • • résultats d'apprentissage

    • 1
      Comprendre le processus de construction de modèles ML pour la génération de recettes.
    • 2
      Apprendre à utiliser efficacement les outils IA de Google Cloud.
    • 3
      Acquérir des idées sur les applications innovantes de l'IA dans les arts culinaires.
exemples
tutoriels
exemples de code
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fondamentaux
contenu avancé
conseils pratiques
meilleures pratiques

“ Introduction

L'intelligence artificielle (IA) révolutionne divers secteurs, y compris le monde culinaire. Cet article explore comment la plateforme IA de Google Cloud peut être utilisée pour créer des modèles d'apprentissage automatique pour générer des recettes uniques. Nous discuterons du processus de construction d'un modèle d'apprentissage automatique pour la création de recettes, de la collecte de données au déploiement, et fournirons des ressources précieuses pour ceux qui souhaitent explorer la génération de recettes alimentées par l'IA.

“ Objectifs et étapes pour construire un modèle de recette ML

L'objectif principal de la création d'un modèle de recette ML est de développer un système capable de générer des quantités d'ingrédients pour un type de plat spécifique. Pour y parvenir, suivez ces étapes : 1. Collectez un ensemble de données substantiel de recettes pour les types de plats souhaités. 2. Préparez les données en vous concentrant sur les ingrédients principaux qui affectent la texture, la saveur et la consistance. 3. Prétraitez les données en standardisant les mesures et en mettant à l'échelle les entrées. 4. Construisez le modèle en utilisant les outils de la plateforme IA ou AutoML Tables. 5. Entraînez le modèle en utilisant l'optimisation des hyperparamètres de la plateforme IA ou l'ingénierie des caractéristiques automatisée d'AutoML Tables. 6. Déployez le modèle et utilisez-le pour prédire les quantités d'ingrédients pour de nouvelles recettes.

“ Outils de la plateforme IA pour le développement de modèles

La plateforme IA de Google Cloud propose plusieurs outils pour faciliter le développement de modèles d'apprentissage automatique : 1. Notebooks de la plateforme IA : Un environnement Jupyter lab pour l'ingénierie des caractéristiques et le développement de modèles. 2. TensorFlow : Un cadre d'apprentissage automatique open-source. 3. Optimisation des hyperparamètres de la plateforme IA : Un service pour optimiser les hyperparamètres du modèle. 4. Prédiction de la plateforme IA : Un outil pour déployer des modèles entraînés et fournir des prédictions. 5. AutoML Tables : Une solution sans code pour créer des modèles d'apprentissage automatique sur des données tabulaires.

“ Étapes clés dans le processus de création de modèle ML

1. Collecte de données : Rassemblez un ensemble diversifié de recettes pour les types de plats choisis. 2. Préparation des données : Identifiez les ingrédients principaux qui sont communs à travers les recettes. 3. Prétraitement des données : Standardisez les mesures et mettez à l'échelle les entrées pour la cohérence. 4. Construction du modèle : Utilisez les outils de la plateforme IA ou AutoML Tables pour construire le modèle. 5. Entraînement du modèle : Optimisez les hyperparamètres et effectuez l'ingénierie des caractéristiques. 6. Déploiement du modèle : Déployez le modèle entraîné pour faire des prédictions sur de nouvelles recettes.

“ Ressources pour commencer avec la plateforme IA

Pour vous aider à démarrer avec la plateforme IA, envisagez d'explorer ces ressources : 1. Démarrage rapide de la plateforme IA : Un tutoriel sur l'entraînement et le déploiement d'un réseau de neurones utilisant Keras. 2. Créez votre premier Notebook de la plateforme IA : Un guide pour créer et personnaliser des Notebooks de la plateforme IA. 3. Outil What-If : Une fonctionnalité pour visualiser et analyser le comportement du modèle.

“ AutoML Tables pour la création de modèles ML sans code

Pour ceux qui préfèrent une approche sans code, AutoML Tables offre une solution accessible pour créer des modèles ML personnalisés. Il automatise l'ingénierie des caractéristiques et guide les utilisateurs à travers l'ensemble du flux de travail ML. Explorez les démarrages rapides, les exemples et les vidéos pour apprendre à créer des ensembles de données, importer des données, déployer des modèles et évaluer les résultats en utilisant AutoML Tables.

“ Ressources d'apprentissage supplémentaires

Pour approfondir votre compréhension de la plateforme IA et de ses capacités, consultez ces ressources supplémentaires : 1. Playlist vidéo AI Adventures : Couvre des sujets tels que l'entraînement de modèles avec des conteneurs personnalisés, l'utilisation des pipelines de la plateforme IA et l'exploitation du service de prédiction IA. 2. Service de labellisation de données IA : Apprenez à améliorer la qualité de vos données d'entraînement. 3. Documentation IA de Google Cloud : Explorez des guides et des tutoriels complets sur divers sujets liés à l'IA et à l'apprentissage automatique.

 Lien original : https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/cook-your-own-ml-recipes-ai-platform

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