Метод изучения пищевых предпочтений на основе журналов питания |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-11-02 12:25 Существующие системы рекомендаций питания страдают от недостаточной точности, что частично объясняется отсутствием знаний о предпочтениях в еде, а именно о продуктах, которые нравятся пользователям и которые они могут часто употреблять. В данной работе авторы предлагают метод изучения пищевых предпочтений на основе журналов питания - обширного, но шумного источника информации о пищевых привычках пользователей. Метод генерирует и сравнивает вкрапления слов для определения родительской пищевой категории каждой записи о еде, а затем вычисляет самую популярную. Статья: https://arxiv.org/pdf/2110.15498v1.pdf GitHub: https://github.com/aametwally/LearningFoodPreferences Источник: github.com Комментарии: |
|