<kbd id="afajh"><form id="afajh"></form></kbd>
<strong id="afajh"><dl id="afajh"></dl></strong>
    <del id="afajh"><form id="afajh"></form></del>
        1. <th id="afajh"><progress id="afajh"></progress></th>
          <b id="afajh"><abbr id="afajh"></abbr></b>
          <th id="afajh"><progress id="afajh"></progress></th>

          吃得滿意又健康?AI 營養(yǎng)師比人類營養(yǎng)師更懂你

          共 3067字,需瀏覽 7分鐘

           ·

          2021-01-29 15:39

          大數(shù)據(jù)文摘轉(zhuǎn)載自HyberAI超神經(jīng)


          在健康飲食方面,現(xiàn)代人對養(yǎng)生、專家推薦、最全食譜這些關(guān)鍵詞,有著超乎想象的熱忱。


          健身人群追求增肌,執(zhí)著于低碳水、高生酮的飲食;愛美人群追求速效減肥,輕斷食、哥本哈根減肥法最得人心;術(shù)后病人、孕產(chǎn)婦被口口相傳的小米粥、豬蹄湯洗腦;向往綠色生活的年輕人、學(xué)佛人群崇尚素食,在有限的選擇中,盡量保持身心健康。


          網(wǎng)上豐富又專業(yè)的食譜,真的適合每一個人么?


          面對豐富的選擇,到底怎樣搭配才是科學(xué)合理的?一些研究者正在借助算法和大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,為每個人推薦更健康、更營養(yǎng)的食譜。


          AI 學(xué)會「看人下菜碟」


          上文提到的通用型食譜最大的問題就是,每個人的體質(zhì)不同、口味不同、地域資源不同,另外消費(fèi)水平不同。


          一些博主的高質(zhì)量食譜里動輒就是三文魚、牛油果這些價格昂貴、部分地區(qū)難以購買的食材,也讓很多人望而卻步。


          為了實(shí)現(xiàn)千人千面的飲食推薦,很多研究者也引入了人工智能技術(shù)。


          美國倫斯勒理工大學(xué)聯(lián)合 IBM Research 的研究人員,最近開發(fā)了一個個性化飲食推薦系統(tǒng) pFoodReQ,可以根據(jù)個人用戶的喜好和飲食需求,推薦量身定制的食譜。



          基于大規(guī)模食物知識圖譜上受限問題回答的個性化食物推薦

          論文地址:

          https://arxiv.org/pdf/2101.01775.pdf


          作者在論文中指出,現(xiàn)有的飲食推薦方法,普遍存在三個主要缺點(diǎn):

          1. 不理解用戶的準(zhǔn)確要求;
          2. 不考慮過敏和營養(yǎng)需求的關(guān)鍵因素;
          3. 沒有基于豐富的食物選擇定制食譜。

          在本項研究中,研究團(tuán)隊則提出個性化食物推薦,并將其視為對食物知識圖譜(Knowledge Graph,簡稱 KG)的受限問題的回答,從而設(shè)法用統(tǒng)一的方式解決上述問題。

          團(tuán)隊提出了一種基于知識庫問答 KBQA(Knowledge Base Question Answering)的個性化食品推薦框架,即通過問答的方式進(jìn)行個性化食品推薦。

          具體來說,pFoodReQ 系統(tǒng)會按照用戶的問題,比如「一頓包含面包的好早餐是什么?」,然后從 KG 中檢索滿足這一查詢條件的所有食譜。再對這些食譜中的成分進(jìn)行適用度評分,最后推薦評分排名最高的幾份食譜。

          基于問答機(jī)制的個性化食品推薦體系結(jié)構(gòu)示意

          最后驗證實(shí)驗結(jié)果表明,他們提出的方法明顯優(yōu)于非個性化的方法,能夠推薦更相關(guān)、更健康的食譜。

          食譜千千萬,AI 只推薦適合你的菜

          總的來說,團(tuán)隊建立該系統(tǒng),共經(jīng)歷了創(chuàng)建數(shù)據(jù)集、生成基準(zhǔn)問題、編譯健康指南、系統(tǒng)訓(xùn)練四個步驟。

          第一步:食譜數(shù)據(jù)集創(chuàng)建?

          團(tuán)隊基于廣泛的食物知識圖譜 FoodKG(FoodKG 集成了食譜、食品和營養(yǎng)數(shù)據(jù)),創(chuàng)建了一個基準(zhǔn)的 QA 數(shù)據(jù)集(暫未公開),其中包含超過 100 萬份食譜,770萬份營養(yǎng)記錄,和 730 萬種食物,同時還包含相應(yīng)的配料和營養(yǎng)成分,并參考了 ADA 美國糖尿病學(xué)會推薦的生活方式指南。


          Open food facts 食品營養(yǎng)成分?jǐn)?shù)據(jù)集
          收集全球各類食品的成分、過敏信息、添加劑等數(shù)據(jù)。
          數(shù)據(jù)集下載:

          https://hyper.ai/datasets/5615


          據(jù)作者介紹,這是第一個與配料、營養(yǎng)和食譜相關(guān)的、支持問答系統(tǒng)的個性化食物推薦數(shù)據(jù)集。

          數(shù)據(jù)集中的每個示例都包含一個用戶查詢、飲食偏好、與用戶相關(guān)的健康指南和基本答案(即食譜推薦)。

          第二步:生成基準(zhǔn)問題?

          為了得到反映人們真實(shí)飲食情況的問題,作者在社交媒體 Reddit 上收集了 200 多個食譜、糖尿病相關(guān)的問題,一共發(fā)現(xiàn)了 156 篇網(wǎng)友求食譜的帖子,大家主要集中在四類問題上:
          • 哪些配料可以食用;
          • 哪些成分不能食用;
          • 「低碳水化合物」或「高蛋白」,有哪些推薦;
          • 「意大利風(fēng)味」或「地中海風(fēng)味」,有哪些推薦。

          團(tuán)隊對 Reddit?上的問題進(jìn)行信息分析界定其中提到的食譜、食物、成分等

          根據(jù)這些帖子的提問方式,團(tuán)隊總結(jié)了 56 個不同的模板,并基于此生成了一些基準(zhǔn)問題。

          第三步:編譯健康指南?

          前期準(zhǔn)備工作完成后,就可以進(jìn)行健康飲食推薦了。

          團(tuán)隊從 ADA 生活方式指南中,選擇了一些與食物相關(guān)的指南,這些指南涉及到營養(yǎng)和微量元素,并將其作為額外的食物推薦要求。因此其系統(tǒng)的推薦,都是符合健康指南的健康食譜。

          由于這些準(zhǔn)則是自然語言的,所以將它們轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化表示(例如,存儲鍵值對的哈希表)。

          將自然語言的飲食建議,轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行表示

          第四步:訓(xùn)練個性化系統(tǒng)?

          為了實(shí)現(xiàn)個性化,團(tuán)隊還分別解決了查詢擴(kuò)展、過敏查詢的問題。作者認(rèn)為,一個有效的食物推薦系統(tǒng),應(yīng)該尊重飲食偏好和健康指南中的個性化需求。因此,對于用戶查詢,會進(jìn)行進(jìn)一步的擴(kuò)展。

          比如用戶向系統(tǒng)提問「請推薦一份包含面包的早餐」,系統(tǒng)則會根據(jù)用戶此前的查詢、膳食偏好、飲食歷史日志,了解其飲食偏好,自動將單一的查詢進(jìn)行擴(kuò)展,轉(zhuǎn)換成附加個性化需求的查詢。

          經(jīng)過擴(kuò)展后的查詢就變成了:「推薦一份包含面包、不含花生、含 5g 至 30g 碳水化合物的優(yōu)質(zhì)早餐」。

          正因如此,面對不同用戶提出的相同問題,系統(tǒng)能夠給出不同的食譜建議。

          實(shí)驗結(jié)果:優(yōu)于其它模型

          團(tuán)隊對食物推薦進(jìn)行了人類評估,方法是向 8 個評估者,提供隨機(jī)測試的 50 個問題,以及用戶角色,包括配料偏好(喜歡和不喜歡)和適用的營養(yǎng)指南。

          對于每個問題,以隨機(jī)順序輸入給 BAMnet、P-BOW、P-MatchNN 和 pFoodReQ 四種模型,并得出答案。每個答案都包含前三個菜譜(如果檢索到的菜譜超過三個的話)、成分列表和營養(yǎng)價值。

          評分范圍為 1-10 分(得分越高,結(jié)果越好),pFoodReQ 取得最高分

          不過,目前這一個性化的飲食推薦系統(tǒng),還只是團(tuán)隊研究的第一步。作者表示,「未來還存在很多挑戰(zhàn),我們需要更復(fù)雜的回答基準(zhǔn),處理隱含的用戶意圖和各種特殊情況?!?/span>

          AI 營養(yǎng)師,國人更需

          合理膳食的重要性已不用多說,但目前我國飲食習(xí)慣仍然非常不健康,據(jù)《柳葉刀》發(fā)布的研究報告,在全球 195 個國家中,中國排名 140。

          要從根本上改變不健康的飲食習(xí)慣,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于推薦食譜那么簡單。而 AI 的介入,能否為我們帶來更多可能?以下是我們總結(jié)的 AI 營養(yǎng)師所具有的一些優(yōu)勢:

          面對機(jī)器推薦,卸下心理防備

          面對人類營養(yǎng)師、健身教練,很多人也許礙于面子或隱私問題,并不會透露自己最真實(shí)的飲食習(xí)慣和消費(fèi)水平。

          但換成 AI 營養(yǎng)師就不一樣了,你大可以放下心理包袱,把自己更真實(shí)的需求告訴 AI,然后讓它從萬千食譜中搜出你感興趣、并兼具營養(yǎng)的那一款。

          包容 cheat day,動態(tài)調(diào)整菜譜?

          如今各種營養(yǎng)搭配、均衡飲食科普文充斥于網(wǎng)絡(luò),但對于讀者來說,執(zhí)行難度太高,依從性低。

          我們總會遇到不能完全執(zhí)行菜譜、或者外出應(yīng)酬的情況。AI 能夠針對這些變化,對后續(xù)的菜譜做出及時調(diào)整,適配各種變化。

          補(bǔ)充營養(yǎng)師缺口,提升健康認(rèn)知?

          雖然人們的健康意識正在崛起,但我國營養(yǎng)師這一職業(yè)卻面臨極大的缺口。

          據(jù)調(diào)查,在日本,每 300 人就配備一個營養(yǎng)師;在美國,每 4000 人配備一個營養(yǎng)師;而在中國,每 40 多萬人才有一個營養(yǎng)師。

          如果 AI 具備了完善了營養(yǎng)健康學(xué)知識,那么人人都可以擁有 24 小時伴隨的私人營養(yǎng)師,可以隨時隨地進(jìn)行膳食搭配指導(dǎo)。

          屆時,「今天怎么吃」這個難題,就只管交給 AI 吧!


          點(diǎn)「在看」的人都變好看了哦!
          瀏覽 62
          點(diǎn)贊
          評論
          收藏
          分享

          手機(jī)掃一掃分享

          分享
          舉報
          評論
          圖片
          表情
          推薦
          點(diǎn)贊
          評論
          收藏
          分享

          手機(jī)掃一掃分享

          分享
          舉報
          <kbd id="afajh"><form id="afajh"></form></kbd>
          <strong id="afajh"><dl id="afajh"></dl></strong>
            <del id="afajh"><form id="afajh"></form></del>
                1. <th id="afajh"><progress id="afajh"></progress></th>
                  <b id="afajh"><abbr id="afajh"></abbr></b>
                  <th id="afajh"><progress id="afajh"></progress></th>
                  成人 无码 日韩精品 | 老阿姨的丝丝波涛胸涌诱惑 | 国产日视频 | 亚洲国产日韩在线 | 亚洲自拍网站 |