О сладких формах, подготовке разметчиков данных и современной математике.  Ч — Чистота (см. Чуковский),  Б — Баланс (см. Нэш),  МЛПП — Материалы, люди, и процесс в пространстве (см. Маяковский, Корбюзье).  Первые две — классика, третья — загадка (т.н. культура готовки). Похоже, вычислимая. Свежая графовая свёрточная нейронная сеть сгодится и на кухне. Остроумный способ кодирования ингридиентов из Амстердама привлёк интерес к теории графов ещё более широкого круга исследователей. Начать играть в молекулярную кулинарию стало легко как никогда ранее. Вполне достаточно описать блюдо как: Где:  — регуляризация обнулением случайно выбранных параметров — то самое 'забывание', запатентованное Google,
 — нелинейная функция активации ,
 — диагональная матрица степеней вершин (количество связей),
 — диагональная матрица из единиц,
 — матрица связности,
 — матрица свойств вершин,
 — веса нейросети, которые мы можем: В деталях механику работы рассмотрел сам автор здесь. Кроме того, пошагово и с примерами, метод рассмотрен ещё и здесь. О том, где и как врубиться в эмбеддинги графов — ввод в теорию графов и соответствующую нотацию можно освежить — уже писал.  Теперь — о действительно важном.  Пятилетку в Nestle изучал как специально обученные люди и роботы из сырья и упаковки делали шоколадки. Первое знакомство с сердцем бизнеса произошло ранней весной, когда внедрял процессы жизненного цикла данных продукта на базе SAP — от идеи и до вывода с рынка. Теперь — наблюдаю процесс подготовки бакалавров кулинарии в Лиссабоне. На картинке выше — один из пределов в пироженках — леденец с яичным кремом. Как ёлочная игрушка из сахара, только фаршированная. Тут за четыре года готовят шеф-поваров. Я в восторге от увиденного. А раз уж образовательные материалы размещаю здесь, то расскажу, почему кулинарии в Португалии учиться лучше, чем математике.  Хогвартс встречает барельефом с надписью 'Работа и порядок'. Именно это и ждёт студентов. Волей случая образован в качестве и безопасности, и охране природы пищевого производства — отвечал в одном из проектов за сертификацию рынка (юридическое лицо — региональная единица из двух стран — пара фабрик, офис, да ещё пара складов) по всем соответствующим стандартам ISO и построение внутреннего аудита в мировом лидере рынка — интересный опыт. Дающий базу для оценочного суждения. Расположенная в самом модном районе Лиссабона школа туризма и гостиничного бизнеса — бастион правильного отношения к делу.  В чём смысл внимания к салату из кабачков на Хабре — спросите?  В том, что есть вечные ценности, вроде пироженок и остроумных решений, а код — мимолётен. Например, через пару дней уже второй питон зафиксирует состояние развития. Всё чаще слышны разговоры об этике в отношении применения математики и я считаю, что кондитерские изделия — это отличное поле для экспериментов в молекулярной кулинарии.  Одним из открытий стал шоколадный мусс с клубничным мармеладом. Чёрная икра с белым шоколадом уже становится избитым, но всё ещё впечатляющим сочетанием. В общем весело, иногда вкусно, этично и ии. Возможно ли совместить математику с кулинарией в Лиссабоне?  Скорее, да. В режиме самоподготовки. Тут два совета — недавно представленная стратегия предобучения графовых свёрток и новая мера дистанции для генеративных моделей, которая только будет представлена на ICLR 2020.  Первая радует тем, что позволяет обучиться мелким деталям отношений ингредиентов на общедоступных данных и дообучиться местной специфике — эти данные придётся собирать, изучать, готовить и т.д. — как готовится меню ресторана или технологическая карта под отдельные блюда. Рассматривали эту работу на недавнем NeurIPS Lisbon Meetup — проводили организаторы PyData-Lisbon в формате двух дней подряд с 14 до 20 — спасибо им за регулярные поставки рассказов, пироженок, и дропаута с пиццей.  Область прекрасного. Ещё неясно, насколько данная мера дистанции ускорит прогресс в построении рецептов и технологических карт по фотографии, но потенциал — есть.  Представьте, что собрали себе кухонный комбайн и поставили задачу бубликов напечь, показали фото. Расчехлили свой GAN, обученный валентностям и поваренной книге. Запустили процесс выпечки по созданному рецепту. Через некоторое время обнаружили что существующие статистики отклонения от заданной формы не замечают. Вот такие незадачи и решает новая метрика.  Кратко — граф может аппроксимировать многообразие. Его форму получается весьма точно выучить моделируя распространение тепла в структуре.  Математика внутри — местами пугает, да и вообще теория графов стремительно обрастает инструментами и выбор алгебр расширяется — всё чаще говорят про гипергеометрию и прочие пространства. Важнее — особенности применения — не только печь ведь можно рассматривать как чёрный ящик. Итог — можем качественнее оценить рецепты, что нейросеть нагенерировала. Известно, обучение нейронных сетей — мудрёная инженерная дисциплина. Потребляет много данных, электричества, и машинных часов. Поэтому если вы ещё не оцифровали бабушкину поваренную книгу, чтобы тренировать отточенные архитектуры под скрежет дросселей, и всё ещё скептически посматриваете на алгоритмическую кулинарию, то альтернатива есть. Люди в белых колпаках.  Если вы ещё не готовы отдать работу по кухне роботам, а ресторан уже открываете, то настоятельно рекомендую присмотреться к выпускникам данного заведения. Их там правильно готовят.   Униформа — часть образовательного опыта.  Ваш работодатель такое уже практикует? data artist