Сфотографуйте, впишіть страву в їжу, вона запускає нову функцію для спрощення відстеження їжі
Ефект Готорна працює. Ми схильні вдосконалювати те, що постійно вимірюємо.
І це, безумовно, включає схуднення: відстеження споживання їжі, безумовно, є одним із найбільш рекомендованих - і найефективніших - засобів для схуднення.
Але це не означає, що люди відстежують свою їжу, частково тому, що "тягар", пов'язаний з реєстрацією кожного прийому їжі, відключає людей, і тому вони кидають.
Ось чому Чарльз Тіг, генеральний директор Lose It!, Програми для схуднення, яка допомагає відстежувати їжу та фізичні вправи, робить значну ставку на функцію, яка, як сподівається компанія, значно полегшить відстеження. Вони просто випускають функцію Snap It, використовуючи технологію розпізнавання зображень, нейронні мережі та машинне навчання, щоб ідентифікувати та відстежувати продукти з фотографії.
Словом, сфотографуйте свою їжу. і втрати! буде реєструвати те, що ви їсте.
Звичайно, це не так просто.
"Це величезна ставка для нас", - каже Чарльз, "тим більше, що ми навмисно залишаємось досить стрункими як компанія. Це ідея, яку ми ротаємо роками, але технологія була недостатньо просунутою, і ніхто не мав з’ясував чудовий досвід для користувачів ".
Близько року тому вони почали створювати прототипи; перші кілька були "жахливими", але з часом вони створили моделі, які викликали справжнє почуття впевненості.
Але все одно було неймовірно складно.
"Типовий спосіб функціонування нейронної мережі, - сказав Чарльз, - це те, що ви показуєте їй безліч фотографій, даєте їй почати вгадувати, виправляти будь-які неточності. І з часом мережа стає все більш точною. Проблема полягала в тому, що ранні покоління функції, які покладаються на машинне навчання, настільки ж добрі, як і їх набори даних, і важко отримати цей набір з точки зору фотографій продуктів харчування. Google, Apple, Facebook, Instagram. у них мільярди фотографій продуктів, але те, що вам потрібно, це фотографії їжі зі списком того, що є в їжі.