概要

によって促進される料理の変革へようこそ ジェミニAI – あなたの新しいキッチンの相棒!現在、私たちはエネルギーに満ちた料理の世界に突入しており、備品の写真を撮るだけで楽しい料理に変わります。 Gemini AI の魅力を解き放ち、キッチンでの時間をより快適に、よりおいしくしてみませんか。

学習目標

• Gemini AI がどのように材料を分析し、パーソナライズされたレシピを提案するかを理解することを学びます。
• 食材の写真の撮影やインターフェイスの操作など、Gemini AI を使用するスキルを開発します。
• Gemini AI を使用してさまざまな食事のニーズに対応する方法を学び、料理への包括性を確保します。
• レシピ提案の評価と修正に取り組み、批判的思考と問題解決スキルを磨きます。

この記事は、の一部として公開されました データサイエンスブログ。

ジェミニAIとは何ですか？

あなたの要望を聞き出し、あなたに合わせてカスタマイズしたレシピを公平に作ってくれるバーチャル副料理長がいることを想像してみてください。 Gemini AI は、キッチンで仮想シェフのように機能します。あなたの材料を理解し、あなたのためにレシピを調整します。専門用語は必要ありません。簡単で楽しい料理を作るだけです。

それがの力です ジェミニAI。ここでは、フレンドリーなキッチンの魔術師があなたをサポートしてくれるようなものです。以下の簡単な手順に従って、楽しい料理に参加してください。

はじめに – 素早く簡単に

Gemini AI を使い始めるのは、レシピに従うだけで簡単です。技術的な魔法は必要ありません。お気に入りの料理アプリをダウンロードするようなもので、すばやく手間がかかりません。

段階的な方向性は次のとおりです。

Step1: 必要なライブラリをインストールする

!pip install -U -q google-generativeai

# Install the client library and import necessary modules.
import google.generativeai as genai

import base64
import io
import json
import mimetypes
import pathlib
import pprint
import requests

import PIL.Image
import IPython.display
from IPython.display import Markdown

ステップ 2: 魔法のように、撮影、識別、調理

複雑なレシピは忘れてください。 Gemini AI を使用すると、必要なのは食材の写真だけです。まるで、食材を解読しておいしいレシピを提案してくれる専属シェフがいるようなものです。

ドライブから写真を選択する前に、Gemini 1.0 Pro Vision モデルを選択することが重要です。

from google.colab import drive
drive.mount('/gdrive')

from google.colab import userdata

API_KEY=userdata.get('API_KEY')

ステップ 3: API キーを指定してクライアント ライブラリを構成する

genai.configure(api_key=API_KEY)

for content in contents:
  for n, part in enumerate(content['parts']):
    if image:=part.get('image', None):
      if drive_id:=image.get('drive_id', None):
        path = next(pathlib.Path(f'/gdrive/.shortcut-targets-by-id/{drive_id}').glob('*'))
        data = path.read_bytes()
        mime_type, _ = mimetypes.guess_type(path)
      elif image_url:=image.get('image_url', None):
        response = requests.get(image_url)
        data = response.content
        mime_type = response.headers['content-type']
      else:
        raise ValueError('Either drive_id or image_url must be provided.')

      if mime_type is None:
        # Guess!
        mime_type = 'image/png'

      blob = {'data': data, 'mime_type': mime_type}
      content['parts'][n] = {'inline_data': blob}

import IPython.display
import PIL.Image
import io

for content in contents:
    for part in content['parts']:
        if text := part.get('text', None):
            print(text)
        elif data := part.get('inline_data', None):
            img = PIL.Image.open(io.BytesIO(data['data']))
            img.thumbnail([512,512])
            IPython.display.display(img)
    print('_'*80)

複雑なレシピに別れを告げましょう！ Gemini AI を使用すると、必要なのは食材の写真だけです。まるで、食材を解読しておいしいレシピを提案してくれる専属シェフがいるようなものです。このプロセスは合理化され魔法のように行われ、調理体験を簡素化します。

Gemini AI は最先端のテクノロジーを活用して材料の写真を分析し、結果として得られるレシピがあなたの好みに合わせて調整されるようにします。複雑な指示に悩まされる必要はもうありません。Gemini AI を料理ガイドにして、すべての食事を傑作に変えましょう。

Step4: 多様なコンテンツの取り扱い

次に、Gemini AI が写真から PDF までさまざまなタイプのコンテンツにどのように対応し、多様で魅力的なレシピを作成できるかを見てみましょう。このコードは、さまざまなデータ形式をシームレスに処理できるようにインテリジェントに設計されており、料理の創作を柔軟に試すことができます。

gemini = genai.GenerativeModel(model_name=model)

response = gemini.generate_content(
    contents,
    generation_config=generation_config,
    safety_settings=safety_settings,
    stream=False)

if generation_config.get('candidate_count', 1) == 1:
  display(Markdown(response.text))
else:
  print(response.candidates)

私たちのモデルは、その利点を料理界の多様な人々に広げます。家庭料理人は、重要な方向性と動機を発見し、使用法を修正することの複雑さを解明し、最新の処方を簡単に調査します。アマチュアのシェフは、厨房内で入門的なステップを踏みながら、包括的なサポートと段階的な啓発を受けて、学びの出会いを楽しい旅に変えます。実際に準備を整えたシェフは、このデモンストレーションをモチベーションの源として利用し、備品を利用したり調理法を改良したりする独創的な方法を見つけることができます。栄養ブロガーにとって、モデルは重要な装置となり、詳細な説明や豆知識を提供して、料理の内容の全体的な品質を向上させることができます。また、特定の食事制限がある人にとって、この番組は特に価値があると考えられています。なぜなら、この番組は、認識されている設定に基づいてレシピを調整し、すべての人にとってパーソナライズされた楽しい料理との出会いを保証するからです。

私たちのモデルは、特定の料理の写真に写っている食材を専門的に分析することで、詳細な出力を提供することに優れています。料理の達人として、成分を区別するのではなく、配合内での使用法を説明するよう一歩を踏み出します。豊富な料理情報をもとに、この番組は段階的な情報を表現し、正確かつ能力的に料理のハンドルを通してクライアントを導きます。これにより、クライアントは、文字通り修正点を見つけるのではなく、それぞれの料理創作の背後にある科学についての有益な知識を得ることが保証されます。

私たちのモデルはどのように役立つのでしょうか?

Gemini 1.0 Pro Vision によって駆動される当社のモデルは、料理の分野で非常に貴重であることが証明されています。皿の画像内の修正を正確に認識し、式内での使用状況をスマートに明確にします。学習した料理の仲間として機能し、明確な段階的な情報を提供し、料理のスキルを授け、実際に複雑なレシピを快適にします。ユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、調理済みのシェフとアマチュアの両方が利用できることが保証されています。さらに、このモデルは多様なコンテンツ タイプに対応し、料理創作における創造性を促進します。本質的には、料理を啓発的で楽しい旅に変え、料理研究の終焉に向けて大きな前進を踏み出します。

• 正確な固定 認識可能な証拠: デモンストレーションでは、皿の写真の固定部分を正確に認識するという点で予想を上回りました。
• 洞察に富んだ使用法の説明: 認識を超えて、各成分の用途と役割についての詳細な洞察を提供します。
• 明確なステップバイステップの指示: クライアントは直接的かつ包括的な情報を得ることができ、一貫した調理への関与を保証します。
• すべてのユーザーが利用可能: ユーザーフレンドリーなインターフェースは、調理済みのシェフとキッチンのアマチュアの両方に対応します。
• 多様なコンテンツの処理: このモデルはさまざまなコンテンツ タイプに対応し、料理の創造性と革新性を促進します。

まとめ

Gemini 1.0 Pro Vision によって駆動される私たちのモデルは、高度な分析を通じて特定の料理に含まれる材料を適切に説明することで、料理体験を向上させます。学習済みの料理のパートナーとして機能し、成分を区別するだけでなく、配合内での使用法を列挙することで料理のスキルを授けます。この包括的なアプローチにより、クライアントはガイドに従って料理の準備を進めるだけでなく、貴重な知識を得ることができ、完全な料理の旅をより啓発的で楽しいものにします。私たちのモデルを使用して、料理の長期にわたる過程を把握します。そこでは、美しい料理の理解と作成が一貫して絡み合っています。

主要な取り組み

• Gemini AI は仮想副料理長として機能し、修正を分析してパーソナライズされたレシピを提案することで、料理の出会いを再調整します。
• このツールは、家庭料理人、アマチュアシェフ、経験豊富な専門家、フードブロガー、特定の食事制限のある個人など、さまざまなユーザーに対応しています。
• Gemini AI は、備品を分析し、式での利用法を明確にすることでポイントごとの収量を提供し、料理の準備における重要な豆知識を宣伝します。
• ユーザーは調理プロセス全体を通して明確な段階的な指示とガイダンスを受け取り、一貫した楽しい調理体験を保証します。
• Gemini 1.0 Pro Vision を搭載した Gemini AI は、理解と創造性を融合させて美味しい料理を一貫して作成する未来の料理としての地位を確立しています。

よくある質問

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• 情報源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/your-ai-sous-chef-cooking-made-easy-with-gemini-ai/