据外媒The Verge报道，  Google的机器学习软件现在可以识别来自拉面连锁店不同商店41碗看起来几乎完全相同的拉面。  数据科学家Kenji Doi完成了这项美味研究，使用Google的AutoML Vision对来自东京拉面连锁店二郎拉面的每个菜单项目进行分类。
　　他从41家连锁餐厅的每一家收集了约1170张照片，并将48,000张拉面照片的数据集提供给软件。AutoML花费了大约24小时来完成数据的训练，并且该模型能够以95％的准确度预测拉面来自哪家店铺。
　　Kenji Doi首先假设该模型可能查看照片中的碗或桌子的颜色和形状，但这是被证明是错误的，因为该模型甚至能够通过相同的碗和桌子设计来识别拉面来自哪家特定的店铺。Doi现在认为，该模型足够准确，能够区分肉块和浇头的位置。
　　Google 今年早些时候向开发人员推出了Cloud AutoML软件，该软件允许用户通过简化的过程创建机器学习软件。这个目标通过图像识别工具来训练定制的视觉模型。Urban Outfitters和迪士尼等品牌已经在使用Cloud AutoML技术来改善电子商务购物体验。产品现在被分类为更详细的特征，以帮助客户准确找到他们想要的东西。
　　因此，Google的Cloud AutoML无疑是在考虑公司的情况下创建的，并且很可能会用来消除如何最好地向客户销售产品。但Doi的拉面实验是一个很好的改变，并鼓励人们更加公开地思考创造性的数据培训案例。

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