只要呷一口湯，吃一啖麵，咬一塊叉燒或半熟蛋，你能夠分辨日本拉麵出自哪家拉麵店嗎？相信除非是擁有金舌頭和超強味覺的拉麵達人，否則就算老饕都未必能夠分辨。不過有了機器學習的幫助，就算未曾嚐過拉麵的湯頭和麵質，只要憑相片亦能夠作出區分。
日前 Google 在網誌發表最新研究報告，研究人員利用 Google AutoML Vision 對東京的拉麵連鎖店的菜單進行分類，首先從 41 家連鎖店每家分別收集 1,170 張相片，再將 48,000 張拉麵相片的數據提供予程式，作為 AutoML 數據訓練的素材，在 24 小時的訓練後，就能夠預測拉麵來自哪間分店，而且準確率達 95%。
別以為 AutoML 是利用餐具或桌子的顏色作分辨，因為他們都來自同一連鎖集團二郎拉麵，所以設計都是一樣。研究人員 Kenji Doi 表示系統可以分辨出各分店叉燒切法，或者碗內配料擺放方式等的的微細差異。Google 的 Cloud AutoML 提供企業品牌解決方案，利用機器學習辨識精準定位，令餐廳能夠接觸更多的消費者，未來甚至可以讓用戶在 Instagram 或其他社交平台，尋找未有加上標籤的店舖位置。
來源：cnbeta
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