數據庫中的一些風趣數據研討職員還分享了菜譜。包羅9種身分普通的食譜，料是鹽、黃油和糖最多見的三種配。

　　庫名為recipe100它所提取的食譜和圖象數據。種盛行的烹調網站這些數據來自各，夫食譜包羅卡。于野生智能才能的研討陳述研討職員曾經揭曉了一份關，開配方數據匯合”稱其為“最大的公。

　　的研討職員曾經開辟出了一個野生智能體系麻省理工學院計較機科學與野生智能嘗試室，100萬種食譜（體系中）有。e”的神經收集（野生智能體系）這一位為“Pic2Recip，物的圖片來保舉食譜經由過程察看和闡發食。

　　來體驗該野生智能體系你能夠經由過程在線演示。如比，薩餅的一般照片我上傳了一張披，著各類配料上面籠蓋。了這張照片該公司闡發，種能夠的食譜并提出了5，披薩和烤蔬菜披薩包羅加州培根農場。了一份食譜假如你點，供質料和闡明它就會給你提，源的鏈接和來。

　　出了一種饑餓的野生智能體系麻省理工學院的研討職員推，到主菜的各類圖象能夠辨認從甜點，各類食譜并供給。

　　協助人們在他們沒有明白的養分信息的狀況下找到他們的食品麻省理工學院的門生Nick Hynes說：“這能夠會。在家里做你最喜好的餐館菜”它還能幫你弄分明怎樣。以所，上傳你用飯的照片吧為了科學持續用你的智妙手機拍下并。

　　e 仍在進修形式中Pic2Recip。小組稱研討，間內找到了準確的食譜該體系在65%的時。照片中的盤子時當它不克不及辨認，不婚配”的呼應它會返回一個“。其實不需求完善但野生智能。確的時分當它正，譜長短常精確的找到適宜的食。人印象深入偶然它會讓，很一般的餅干的照片后好比在看到一盤看起來，糖餅干的食譜它會返回一組。

　　在周四的消息公布會上說Yusuf Aytar，機視覺上“在計較，上被無視了食品根本，夠的數據來猜測由于我們沒有足。似無用的（食品）照片”“但交際媒體上看，飲食偏好供給有代價的看法實踐上可覺得安康風俗和。出的無數照片能夠會對科學家們有研討代價”這意味著你在Instagram上曬。