AI做的美食，味道如何？

小编每次做饭时，脑子中总在思考，本次做的菜中，加入另一种新型食材混搭下会是什么效果，多放或少放点各种调味料会是什么效果。就这样在好奇心的驱使下，制作出了超多的黑暗料理。

在试吃时，心中总是默想：希望这次混搭出的菜品，会非常好吃~

那么，根据AI生成的食谱做出的食物又会怎样呢？

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- 数据集

从网上搜集了 600 多个配方构成配方数据集，包括面包、蛋糕和饼干。然后，将其中常用的核心原料提取出来，包括面粉、酵母、牛奶、水、盐、蛋等。

对配方中各种原料的度量单位进行统一，比如，将杯、勺单位，全部转换为盎司（1 盎司 ≈28.35 克）。对每种配方的原料，进行单位统一化

- 建立模型，学习配方 

使用 Google 的 AutoML Tables，构建了一个分类模型。

- 调整模型

特征重要性评分显示了每种成分对模型的总体重要性。根据对模型在做出预测时对每种成分的依赖程度进行观察，进而对模型的参数进行调整，使其更能准确的预测会做出的食物种类。

- 出炉

有了这些食材的重要性得分，我们才能够弄清楚是什么使模型认为食谱是饼干，蛋糕或面包的，然后我们利用该知识生成了一个小点心的烹饪食谱：一个模型认为大约有50％饼干，50％的面包的食谱。

50％的饼干和50％的蛋糕的一种“蛋饼”

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