Идея для проекта: определение является ли продукт генномодифицированным по фотографии.

[Oleg D]

Всем привет,

 

Появилась такая идея: написать программку-классификатор на входе которой фотография, допутим овоща, например помидора, а на выходе буллевский ответ - является ли этот помидор генномодифицированным. По-моему задача очень хорошо ложится на алгоритмы машинного обучения. Можно применить нейронные сети, logistic regression или SVM. А можно попробовать применить все три подхода  и сравнить результаты. Я сейчас делаю четвертое практическое задание по NLP, там нужно подобрать фичи для определения является ли слово именем человека. Для фотографий яблок такими фичами могут быть, например, укус птиц или червивость означает что продукт не является генномодифицированным (конечно же с таким-то весовым коэффициентом).

 

Кто что думает по этому поводу?

Кому было бы интересно работать над такой задачей?

 

Потом, наверное, имеет смысл заинтересованным людям обсудить как это реализовывать.

Мое мнение, что для реализации уж очень симпатично выглядит программка под iPhone/Android/Windows Mobile

[Artur Pyrogovskyi]

On Wed, Apr 11, 2012 at 1:24 PM, Oleg D <oleg....@gmail.com> wrote:

Всем привет,

 

Появилась такая идея: написать программку-классификатор на входе которой фотография, допутим овоща, например помидора, а на выходе буллевский ответ - является ли этот помидор генномодифицированным. По-моему задача очень хорошо ложится на алгоритмы машинного обучения. Можно применить нейронные сети, logistic regression или SVM. А можно попробовать применить все три подхода  и сравнить результаты. Я сейчас делаю четвертое практическое задание по NLP, там нужно подобрать фичи для определения является ли слово именем человека. Для фотографий яблок такими фичами могут быть, например, укус птиц или червивость означает что продукт не является генномодифицированным (конечно же с таким-то весовым коэффициентом).

- фотография должна быть высокой четкости и должна включать всю поверхность предмета для того, чтобы "увидеть" такие дефекты
- фотографии недостаточно для проверки того, является ли продукт генномодифицированным
- сам факт того, что продукт генномодифицированный, еще ни о чем не говорит (ни о хорошем, ни о плохом)
 

 

 

Кто что думает по этому поводу?

Кому было бы интересно работать над такой задачей?

Если яблоко негенномодифицированное, но и не укушенное птицей и не червивое, вы его есть тоже не станете? ;)
 

 

Потом, наверное, имеет смысл заинтересованным людям обсудить как это реализовывать.

Мое мнение, что для реализации уж очень симпатично выглядит программка под iPhone/Android/Windows Mobile

-- You received this message because you are subscribed to the Google Groups Kyiv AI community group. To post to this group, send email to kyi...@googlegroups.com. To unsubscribe from this group, send email to kyivai+un...@googlegroups.com. For more options, visit this group at https://groups.google.com/d/forum/kyivai?hl=ru

[vird]

http://lleo.me/dnevnik/2008/02/26.html

[tasman]

Не хочу расстраивать, но животные не гнушаются есть генно-модифицированые продукты :)

Моё имхо - единственный корректный способ определять факт генной модификации (кстати - селекцию тоже можно считать генной модификацией) можно определить только лабораторным анализом.

On Wed, Apr 11, 2012 at 1:24 PM, Oleg D <oleg....@gmail.com> wrote:

-- You received this message because you are subscribed to the Google Groups Kyiv AI community group. To post to this group, send email to kyi...@googlegroups.com. To unsubscribe from this group, send email to kyivai+un...@googlegroups.com. For more options, visit this group at https://groups.google.com/d/forum/kyivai?hl=ru

[Oleg D]

Update:

Защитников генномодифицированных продуктов прошу проходить мимо.

Идея этого поста не обсудить полезность или вредность, а потренироваться в написании программы классификатора используя различные алгоритмы искусственного интеллекта. Я думал мы все для этого организовались в клуб.

среда, 11 апреля 2012 г., 13:24:08 UTC+3 пользователь Oleg D написал:

[Oleg D]

этому чуваку тоже будет полезно, он же хочет употреблять только генномодифицированные продукты :-)
среда, 11 апреля 2012 г., 13:38:25 UTC+3 пользователь vird написал:

http://lleo.me/dnevnik/2008/02/26.html

[tasman]

Внешних признаков недостаточно для хорошей классификации. Максимум, что можно будет получить - научиться классифицировать конкретную культуру. Например обычную пшеницу (имеющую множество различных сортов, кстати). И то с ужасным качеством.

Если уж хочется что-то классифицировать по фотографии возьмите лучше классификацию, например, ядовитых\съедобных грибов (я встречал наборы лдя обучения классификатора по признакам, но не по картинам).

Или даже кошечки\собачки. Задача потенциально имеющая решение (в отличии предложенной вами), но вроде бы не решённая.

-- You received this message because you are subscribed to the Google Groups Kyiv AI community group. To post to this group, send email to kyi...@googlegroups.com. To unsubscribe from this group, send email to kyivai+un...@googlegroups.com. For more options, visit this group at https://groups.google.com/d/forum/kyivai?hl=ru

[Artur Pyrogovskyi]

On Wed, Apr 11, 2012 at 2:06 PM, tasman <tasma...@gmail.com> wrote:

Внешних признаков недостаточно для хорошей классификации. Максимум, что можно будет получить - научиться классифицировать конкретную культуру. Например обычную пшеницу (имеющую множество различных сортов, кстати). И то с ужасным качеством.

Если уж хочется что-то классифицировать по фотографии возьмите лучше классификацию, например, ядовитых\съедобных грибов (я встречал наборы лдя обучения классификатора по признакам, но не по картинам).

Или даже кошечки\собачки. Задача потенциально имеющая решение (в отличии предложенной вами), но вроде бы не решённая.

Кстати, с грибами тоже не все просто - там действительно много деталей (наличие/отсутствие юбочки, утолщения ножки, цвет надлома, специфический запах и т.д.). И проблема тут в том, что достаточно всего одной ошибки детектора, чтобы решать ее приходилось уже в реанимации.

А вот iOS приложение "Лесные прогулки с динозаврами", которое сможет детектить псилоцибы, наверняка будет пользоваться большой популярностью :)
 

[tasman]

On Wed, Apr 11, 2012 at 2:19 PM, Artur Pyrogovskyi <artur.py...@gmail.com> wrote:

On Wed, Apr 11, 2012 at 2:06 PM, tasman <tasma...@gmail.com> wrote:

Внешних признаков недостаточно для хорошей классификации. Максимум, что можно будет получить - научиться классифицировать конкретную культуру. Например обычную пшеницу (имеющую множество различных сортов, кстати). И то с ужасным качеством.

Если уж хочется что-то классифицировать по фотографии возьмите лучше классификацию, например, ядовитых\съедобных грибов (я встречал наборы лдя обучения классификатора по признакам, но не по картинам).

Или даже кошечки\собачки. Задача потенциально имеющая решение (в отличии предложенной вами), но вроде бы не решённая.

Кстати, с грибами тоже не все просто - там действительно много деталей (наличие/отсутствие юбочки, утолщения ножки, цвет надлома, специфический запах и т.д.). И проблема тут в том, что достаточно всего одной ошибки детектора, чтобы решать ее приходилось уже в реанимации.

 

Угу, поэтому такого приложения на телефон делать не надо :) Это просто как практика классификации.

Хотя если именно задаться целью, то система должна быть вариацией на тему экспертной системы. И  запрашивать дополнительную инфу, когда фотографии для классификации не хватает. Про юбочку и цвет надлома и прочее. И во всех подозрительных случаях говорящая - кинь каку :)

 

А вот iOS приложение "Лесные прогулки с динозаврами", которое сможет детектить псилоцибы, наверняка будет пользоваться большой популярностью :)

Где бы их ещё найти, что бы сфоткать :) А так крутая идея. 

[syelanin]

Классификатор может классифицировать сорта одной культуры, например яблоко зеленое, красное, красно-желтое, большое, маленькое и т.д. Т.е. вы показываете разные сорта, а система выдает классы.
То что вы написали наверное больше задача распознавания, а не классификации. Т.к. вы хотите на выходе получать определенный ответ, в частности "да-нет".

Наверное можно научить систему различать представленные ей отличающиеся фрукты-овощи в категориях "нормальные" и "модифицированные".
Но генная модификация может давать разные характеристики организма, в т.ч. те которым классификатор не обучали. Поэтому если сфотать неизвестный системе фрукт-овощ, она может ошибочно опознать его как модифицированный.
Тут действительно нужно хорошо знать признаки модификации, т.е. обладать доменным знанием. Т.е. прежде чем приступать к задаче нужно проконсультироваться у биотехников.

среда, 11 апреля 2012 г., 13:24:08 UTC+3 пользователь Oleg D написал:

Всем привет,

[Artur Pyrogovskyi]

On Wed, Apr 11, 2012 at 2:28 PM, tasman <tasma...@gmail.com> wrote:

On Wed, Apr 11, 2012 at 2:19 PM, Artur Pyrogovskyi <artur.py...@gmail.com> wrote:

On Wed, Apr 11, 2012 at 2:06 PM, tasman <tasma...@gmail.com> wrote:

Внешних признаков недостаточно для хорошей классификации. Максимум, что можно будет получить - научиться классифицировать конкретную культуру. Например обычную пшеницу (имеющую множество различных сортов, кстати). И то с ужасным качеством.

Если уж хочется что-то классифицировать по фотографии возьмите лучше классификацию, например, ядовитых\съедобных грибов (я встречал наборы лдя обучения классификатора по признакам, но не по картинам).

Или даже кошечки\собачки. Задача потенциально имеющая решение (в отличии предложенной вами), но вроде бы не решённая.

Кстати, с грибами тоже не все просто - там действительно много деталей (наличие/отсутствие юбочки, утолщения ножки, цвет надлома, специфический запах и т.д.). И проблема тут в том, что достаточно всего одной ошибки детектора, чтобы решать ее приходилось уже в реанимации.

 

Угу, поэтому такого приложения на телефон делать не надо :) Это просто как практика классификации.

Хотя если именно задаться целью, то система должна быть вариацией на тему экспертной системы. И  запрашивать дополнительную инфу, когда фотографии для классификации не хватает. Про юбочку и цвет надлома и прочее. И во всех подозрительных случаях говорящая - кинь каку :)

IMO Как практику лучше делать то, что сразу будет иметь пользу :) Ну и в данном случае нужна консультация опытного грибника/лесника, и лучше не одного. Можно еще сделать самообучающуюся - спрашивать на следующий день после сбора "Вы не отравились этим грибом? (Да/Нет)". Но вообще задача достаточно сложная из-за количества разных видов грибов.
 

 

А вот iOS приложение "Лесные прогулки с динозаврами", которое сможет детектить псилоцибы, наверняка будет пользоваться большой популярностью :)

Где бы их ещё найти, что бы сфоткать :) А так крутая идея. 

У нас в лесах растет один вид -- Psilocybe semilanceata довольно специфического вида, так что как раз удобно заточить программу под него :) Ну и как бонус можно разработать портативный детектор псилоцина/псилоцибина, работающий через аудио разъем.
 

[Maks Brrr]

Мне кажется с таким же успехом можно создать систему определяющую болен ли человек раком по фотографии. И такая система будет более чем очень востребована.

Я более чем уверен, что внешнего вида продукта совсем недостаточно для классификации является ли он генно-модифицированным.

[vird]

Поддерживаю, плюс добавлю, что есть много сортов генно модифицированных продуктов, которые выводились, например, для морозоустойчивости. Спрашивается как мы определим то, что продукт более морозоустойчив по фотографии?