ディープラーニングによりラーメン二郎の店舗の識別に成功 72
ストーリー by headless
銀座にあるのは寿司屋だった 部門より
銀座にあるのは寿司屋だった 部門より
あるAnonymous Coward 曰く、
ディープラーニングを用いることで、ラーメン画像からラーメン二郎の店舗を識別する「Large Scale Jirou Classification」が、技術交流会「NTT Tech Conference #2」にて発表された(発表スライド、 ITmedia NEWSの記事)。
ラーメン二郎の店舗は暖簾分けにより出店するため、店舗ごとにラーメンの味や見た目が少しずつ異なり、「常連は見た目で店舗を見分けられる」とも言われている。開発したNTTコムウェアの土井氏は画像を見ても違いが分からなかったそうだが、TwitterやInstagram等から全41店舗、計33,130枚のラーメン画像を収集。ファインチューニングにより約87%の識別精度を実現したという。
研究成果はTwitterのボット(@jirou_deep)にもなっている。二郎のラーメン画像をリプライすると可能性が高い店舗トップ3を答えてくれるとのことで、ちょっと面白そうである。
開発者自身はラーメン二郎のラーメンを食べたことがないそうだ。
識別に成功？ (スコア:5, おもしろおかしい)
人間のジロリアンなら、おそらく100%近い精度が出るぞ。
# ディープラーメン具
Re:識別に成功？ (スコア:5, おもしろおかしい)
ジロリアンでもなく、ましたや次郎を食べられるわけでもない素人以前のAIにディープラーニングから識別させているってのがこの話のキモですかね。
Re:識別に成功？ (スコア:1)
時は20XX年。日本の企業Nは、ラーメンからラーメン二郎の店舗を特定する技術を最高のレベルに高めるため、味覚や視覚はもちろん、五感を駆使してラーメンを学習する人工ジロリアンを作り出した。
しかし、ラーメンの過剰な刺激によりシステムは暴走。ラーメンを求める人工ジロリアンは、それを止めようとするN社、そして人類に反旗を翻すことになる…
Re:識別に成功？ (スコア:3, おもしろおかしい)
「ジロリアンが暴走」でタイムマシンを連想する。
Re:識別に成功？ (スコア:2)
暴走して…… マシマシしまくるんだろうか(安直)
Re: (スコア:0)
「野菜マシなどは後で聞きますので…」
#二郎は何故か食券渡すタイミングじゃないんですよね…
Re:識別に成功？ (スコア:2)
なお札幌二郎はアブラ少な目/抜きは食券"見せる"時にいってもらえないととかいわれる。あれは許せん。
＃本家三田二郎でも他の二郎(サンプル2程度ですが)でも食券渡すどころかニンニクその他確認時でいいのに
＃しかもそのマイナールール、どっかに貼ってあるとかもない
＃ていうか、札幌二郎は麺明らかにロット落ちレベルののびどころかだるーんレベルでも出てくるので滅ぶべき
Re:識別に成功？ (スコア:2)
N社はどこまで全力を出してくるのだろう。デー子とか茸あたりまで動員されて総力戦だろうか
Re: (スコア:0)
「グロい太麺ジロリン」としてアニメ化ですね
Re:識別に成功？ (スコア:1)
ＡＩはようやくのぼりはじめたばかりだからな．．．． このはてしなく遠い二郎坂をよ．．． (未完)
Re:識別に成功？ (スコア:2)
そのうち、AIの客にAIが次郎作って出すようになったりして。
その頃はもはや人にはわからない味になってた、AI次郎であった。
Re:識別に成功？ (スコア:1)
AIってのは、基本”しったか”ですので、素人云々を指摘しても・・・
むしろ、味の評価を出来るくらいセンサーと知能（ＡＩ）が進化したらすごいなぁと妄想します。
で、味の評価もＡＩが持つ過去の情報によって変わってくるとか。
そうなったら「個性のあるＡＩ」ですよ。
実際に食べはしないけど、味の解るジロリＡＩが生まれるんです。
Re:識別に成功？ (スコア:1)
ディープラーニングの末にAIがいつの間にか北極ラーメン好きになってたりして。
味覚センサーってできてるはずなので、そこにAIとディープラーニング絡めるくらいのことはもうやってそうですね。
Re: (スコア:0)
ponanzaの作者は羽生より強いわけじゃないし今さら別に珍しくもない
Re:識別に成功？ (スコア:1)
ponanzaの作者も最早なんで強くなっていってるか分からないって言ってる。作り手でさえブラックボックス。
Re:識別に成功？ (スコア:5, おもしろおかしい)
なお人間のジロリアンの識別制度と体重とは正の相関がある。NHKのAI番組(笑)とか比じゃない。間違いない。
＃おいやめてください
Re:識別に成功？ (スコア:1)
それ以前に、全41店舗を制覇した人類はどれだけいるんですかね？
Re: (スコア:0)
俺も京都だけまだ行ってない。
こじろう化した元二郎も含めると結構ある。
Re:識別に成功？ (スコア:1)
ラーメン本体よりカウンターや壁の色が効果的っぽい。
twitterみても定番の赤カウンターだと結構間違えてるし。
Re: (スコア:0)
「成功」のハードル高いな……。
俺がこの記事を読んだ時の最初の感想は、「流石AI、人間業じゃねぇ。」だったのに……。
mxnet-finetuner (スコア:5, 参考になる)
内容をみるに、二郎を見分けるのに正攻法でやるより、ファインチューニングを利用した事が効果高かった。結構有用だよ。
ノウハウ含め自動化するツールmxnet-finetuner [github.com]を用意したよ。
というほうが重要っぽい。
Re: (スコア:0)
fine tuningでここまで偏ったサンプルでも結果が出せるとは知らなかったので勉強になった。
これは反ラーメン二郎がすすむ (スコア:1)
ラーメン二郎を変だと思ってる人には、「常連が全てを見分ける」なんて気持ち悪さが倍増するわ。
食べたことないけど (スコア:1, おもしろおかしい)
要するに豚のエサでしょ？
Re: (スコア:0)
豚の餌でもあり、豚の成れの果てでもある
Re:食べたことないけど (スコア:2, 興味深い)
人は豚に生まれるのではない、豚になるのだ
Re: (スコア:0)
一般的な日本人の舌には、猫のエサの方があってるよね。
Re: (スコア:0)
おっと豚野郎 [yaroramen.com]の悪口はそこまでだ
Re: (スコア:0)
なんだこっちの方 [wikipedia.org]じゃなかったのか。
Re: (スコア:0)
あの量は肥満でもない限り食べられないね。
まあ家畜の豚の餌とも大して変わらない気もするが。
Re:食べたことないけど (スコア:2)
おい普通に完食されて普通にコミケで二郎本とかを出してる [twitter.com]、商用ではマリア様がみてるのイラストで有名なひびき玲音さん [twitter.com]の悪口はやめろ。
Re: (スコア:0)
俺もないんだけど、味はどうなの？
味次第では一度行ってみてもいいと思ってる。
量は、大盛りにしなきゃ男なら食えるんでしょ？
Re:食べたことないけど (スコア:1)
お試し用の超ミニラーメンが200円ぐらいであれば食べてみたい。
そして多分、一回食べたらもう二度と食べないような気が強くする。
Re: (スコア:0)
いわゆるジャンクなものなので、そういうのが食べたい気分だなってときは美味しいし
あんま腹減ってないなってときに食べるもんでもない…と思う
重要なのは、もやしとキャベツをさっとゆがいた奴が好きかどうかだろうｗ
#もやし好きには天国です
Re: (スコア:0)
個人的な感想を言わせてもらえば、ゲロの香りでゲロの味。
香り我慢して麺を一口食べただけでもう無理。食欲は雲散霧消して逆に吐き気を催し、
あと全部残して帰りました。
Re:食べたことないけど (スコア:1)
ああ、この感想で行ったのが歌舞伎町だと分かりますね。
Re: (スコア:0)
自分が気に入るかだけなので行ってみるしかないと思う。
俺は駄目だった。
ジロリアンも人を選ぶもんだってわかってるから
人に勧めることはあまりないし
味を詳細に伝えることもないと思う。
Re: (スコア:0)
存在を知らずに一度つれてかれて
店員「野菜いりますか?」
俺「いりません」
で、特にうまくもないラーメンだなあと思って以後行ってないな。
ただ悪意を見出すほどひどいもんでもなかったと思う。
マシマシにしてたら違うのかも知れんが。
むしろ出されたブツで識別を (スコア:1)
「メンカタカラメヤサイアブラニンニクマシマシ」「ヤサイニンニクマシ」などを識別できると凄いのではないか。
ちゃんと店によって違うという証明 (スコア:1)
ディープラーニングで識別に成功、という表題だけど
逆に言えば、店によって盛り付けが違い、その盛り付けも法則性があるという証明になったわけだ
数値化やパラメータ化だけでない、新たな証明手法が確立したわけだ
なんか、ちょっとかじってみたんだけど (スコア:0)
パーセプトロンとかちまちま作って試してみたんだけど、
いろいろ話を聞けば聞くほど、統計と何が違うのかよくわかんなくなったよ...
Re:なんか、ちょっとかじってみたんだけど (スコア:1)
自分が理解した範囲では統計後の判定の話なんだが、経験的には統計の取り方の方が重要だと思う。
まだまだ進歩が必要なんじゃない？
Re: (スコア:0)
ただの統計ではなく、恣意的な統計結果を求める、という目標があるじゃないか
それはただの統計と呼ばれるものなのかも知れないが
こってりで (スコア:0)
次はぜひ天下一品でやってほしい。
同じこってりでも、店舗によってスープの濃さに差があるという話なので。
画像から認識できるかどうかはわからんが。
＃5店舗ぐらいしか知らんが、言われてみればそうかなぁと思わなくもない。
Re:こってりで (スコア:2)
次はこっちを押したい。
https://www.sunday-webry.com/events/adachimitsuruquiz/index.html [sunday-webry.com]
#全ページスキャンして特徴抽出の方が早いかな？
Re:こってりで (スコア:1)
店舗というか、店員の違いなのかな？
ただ、とくに薄いスープの店舗はあるな。
Re: (スコア:0)
のれん分けの店は、濃さどころか味付け自体が違いますよ
チェーン店はどこも似たようなものですが
Re: (スコア:0)
現時点だと二郎系以外をインプットした場合に
「違う！これは偽物だ！」とか言ってくれないんだろうなあ。
「二郎系だと分かってるラーメンを食って、どの二郎か？」を判断するのも重要だが、
「あるラーメンを食って、それが二郎系か否か？」を判断するのも同じくらい重要ではないだろうか。
Re: (スコア:0)
「冗談じゃない、これが二郎系のラーメンだって？」
「明日、もう一度来て下さい、本当の豚のエサを食べさせますよ」
Re: (スコア:0)
料理を認識するAIには味センサが必要だ
まで読んだ
いずれ出てきそうだな