キッチン・インフォマティクス―料理を支える自然言語処理と画像処理

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キッチン・インフォマティクス―料理を支える自然言語処理と画像処理

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  • サイズ A5判/ページ数 254p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784274226564
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

料理に関係する情報処理技術を学ぼう!
クックパッドや楽天レシピなどのレシピ系サイトは、多くの方にとってなじみ深い、日常的に使用するものです。ほかにも、写真を撮るだけで食事記録がとれるアプリや、トレーに載せた食品をスキャンすると精算ができる画像認識型のレジなど、身の回りには食に関係する情報技術が多数存在します。
本書は、そういった料理系の情報サービスを題材として、言葉や画像を情報として扱う技術について解説します。

たとえばクックパッドには、投稿されたレシピの写真や文章を解析して、自動的にタグ付けしたりカテゴリ分けしたりする機能があります。これには、自然言語処理という言葉を扱う技術が活用されています。
また、近年実用化されている食事内容を記録するアプリなどには、画像から写っているものを類推する技術が使われています。

こういった自然言語処理や画像処理の技術を概説したのち、研究や開発に使用できるデータセットや、実際のサービス事例を紹介します。さらに、自然言語処理と画像処理を複合的に用いる、クロスモーダルな処理についても紹介します。

内容説明

料理とAI?料理を伝える言葉と画像、この2つを活かす情報技術。この本では、料理というドメインにおける自然言語処理と画像処理を紹介します。

目次

第1章 はじめに―なぜ料理と情報処理なのか?(レシピや料理写真の増加;自然言語処理と画像処理の発展 ほか)
第2章 料理と自然言語処理(言語ってなんだろう?;自然言語処理とは? ほか)
第3章 料理と画像処理(画像ってなんだろう?;画像の内容を理解する処理 ほか)
第4章 料理とクロスモーダル処理―複合的なアプローチ(クロスモーダルな処理ってなんだろう?;視覚言語統合とは? ほか)
第5章 おわりに―料理と情報処理のこれから(未来のキッチン;推薦図書 ほか)

著者等紹介

原島純[ハラシマジュン]
2013年3月、京都大学黒橋・河原研究室にて情報学の博士を取得。同年4月、クックパッド株式会社に入社。サービス開発部門を経て、現在は研究開発部門に所属。おもに自然言語処理関連の研究開発(レシピの解析や検索、分類、推薦、翻訳)や研究開発部門のマネージメント(採用や広報、法務、経理)に従事

橋本敦史[ハシモトアツシ]
2013年3月、京都大学美濃・椋木研究室にて情報学の博士を取得。同時期より同大法学研究科助手、教育学研究科助教を経て2018年4月より新設のオムロンサイニックエックス株式会社へ入社。現在は研究部門のインタラクショングループに所属。おもに画像処理、パターン認識に関わる研究や、それらを利用したインターフェイスの開発を含む幅広いアドバイザリ業務に従事。2020年11月より、慶應義塾大学大学院理工学研究科特任講師を兼務(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

izw

7
レシピと食に関する研究には、自然言語処理と画像処理・画像認識が欠かせない。その2分野の技術を中心に、レシピ関連の最新研究が紹介されている。自然言語処理、画像処理・画像認識の基礎についても丁寧に解説されていて、その2技術領域の入門書としても読むことができる。レシピという枠組みが程度に領域を限定すると同時に、適度に複雑さを備えているので、研究対象として適切なのだろう、ということが実感できた。今後の研究の発展を願う。2021/06/13

Go Extreme

2
なぜ料理と情報処理なのか: レシピや料理写真の増加 自然言語処理と画像処理の発展 料理と自然言語処理: 機械学習 自然言語処理 自然言語処理の活用事例 どんなデータセットがある 最新の研究動向 料理と画像処理:画像 画像の内容を理解する処理 画像列の内容を理解する処理 完成写真のデータセット 動画のデータセット 最新の研究動向を知ろう 敵対的生成ネットワーク・GAN 料理とクロスモーダル処理:クロスモーダルな処理 視覚言語統合 言語と画像以外のモダリティ クロスモーダル処理の応用研究 未来のキッチン 2021/06/25

ᚹγअәc0̸א

1
CycleGAN?の適用例として、料理のカテゴリ変換例が示されているのが有難い。 「(Input→)Curry→Fried Rice→Gyudon→Hiyashi Chuka→Meet Supa→Ramen→Rice→Soba→Unagi→Yakisoba」という例なのだが、全体通じて概ねいい感じだが、Unagiだけちょっと分が悪いのが微笑ましい。トッピングの紅生姜の色彩がほぼそのまま保持されたのが敗因か。

Wisdom

0
料理+AIという一般向けなトピックに思われますが,扱っている技術はかなり新しいものも含んでいるので,詳しい人でも楽しく読めます.画像取得の際のカメラの特性などについて詳しい記述がされている点も特色です.2022/01/26

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