AI做的美食，味道如何？

小編每次做飯時，腦子中總在思考，本次做的菜中，加入另一種新型食材混搭下會是什么效果，多放或少放點各種調(diào)味料會是什么效果。就這樣在好奇心的驅使下，制作出了超多的黑暗料理。

在試吃時，心中總是默想：希望這次混搭出的菜品，會非常好吃~

那么，根據(jù)AI生成的食譜做出的食物又會怎樣呢？

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- 數(shù)據(jù)集

從網(wǎng)上搜集了 600 多個配方構成配方數(shù)據(jù)集，包括面包、蛋糕和餅干。然后，將其中常用的核心原料提取出來，包括面粉、酵母、牛奶、水、鹽、蛋等。

對配方中各種原料的度量單位進行統(tǒng)一，比如，將杯、勺單位，全部轉換為盎司（1 盎司 ≈28.35 克）。對每種配方的原料，進行單位統(tǒng)一化

- 建立模型，學習配方?

使用 Google 的 AutoML Tables，構建了一個分類模型。

- 調(diào)整模型

特征重要性評分顯示了每種成分對模型的總體重要性。根據(jù)對模型在做出預測時對每種成分的依賴程度進行觀察，進而對模型的參數(shù)進行調(diào)整，使其更能準確的預測會做出的食物種類。

-?出爐

有了這些食材的重要性得分，我們才能夠弄清楚是什么使模型認為食譜是餅干，蛋糕或面包的，然后我們利用該知識生成了一個小點心的烹飪食譜：一個模型認為大約有50％餅干，50％的面包的食譜。

50％的餅干和50％的蛋糕的一種“蛋餅”

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