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匯流新聞網記者洪雅筠/綜合報導

每每在瀏覽社群上的美食照片時，你總能一眼辨認出該食物是來自於哪間餐廳嗎？不過，當你在面對41家拉麵分店中長得都極為相似的拉麵時，或許你就無法如此輕鬆的辨別了。近期，Google研究人員使用 Google AutoML Vision成功的解出了這道難題！

據Google近日於部落格發表的最新研究，其使用Google AutoML Vision對東京日本41家連鎖拉麵店「拉麵二郎」的菜單進行分類，並將48,000張照片提供給程式，約莫花上24小時的時間進行進階自動訓練，讓其分辨出這些照片分別屬於哪家拉麵二郎分店的拉麵，最終，其準確率竟高達94.5%，就連拉麵達人可能都無法如此精準。

▲透過 Google AutoML Vision的拉麵二郎分類矩陣圖／圖片來源：Google

AutoML Vision為Google專為客戶提供簡單且優於產業標準的機器學習服務，能夠協助使用者創建自訂義的機器學習模型，如同上述，只需將標記好的圖片庫上傳，使之進行進階自動訓練，便可建立模型。不過，一定也有許多人好奇究竟AutoML Vision是如何判斷與辨別出這麼龐大的拉麵照片資料，研究人員Kenji 認為，其是透過肉塊切面、碗內擺放配料的方式來做出區分，而他將繼續驗證此一假設。

Google機器學習應用更不僅於此，上月8日Google便邀請台灣企業代表「和明紡織」於媒體聚會現場分享如何透過Google機器學習技術結合雲端平台的應用，創造出新的商業模式，並協助企業進行數位轉型。

Google也指出，Google將持續優化機器學習應用、雲端機器學習服務，並且擴大與企業合作，盼能藉此提升更多企業的市場競爭力。

消息來源：google

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