Adamos,
1) стоимость нужно минимизировать
2) хочется, чтобы можно было на сайте нажать кнопку "сгенерировать ещё раз" и получить разные меню, которые +- подходят по количеству питательных веществ и цене, хорошо, у пользователя будет возможность ввести "погрешность" - на сколько % может отличаться итоговая цена.
Пока я вижу это так:
Из базы рецептов (например, 100 000) генерируется случайным образом выборка из 1 000 рецептов, затем на основании этих 1 000 рецептов генерируется минимизированное и сбалансированное меню, затем, если пользователь хочет изменить одно блюдо, то решается упрощённая задача линейного программирования (сколько должно быть калорий - количество калорий без этого блюда и т.д.), если пользователь хочет сгенерировать новое меню, то снова генерируется выборка из 1 000 рецептов и минимизируется стоимость.
Модератор, Так как в данной сфере я не опытный, возможно, специалисты могли бы посоветовать некую "серебряную пулю" = фреймворк + хостинг/облачный сервис, на котором можно быстро и без проблем создать необходимый мне сайт.
Скорее всего язык будет python, а что с фреймворками (django/flask/... или в моём случае можно обойтись без него?), чтобы легко было работать с базой данных и развёртывать на хостинге, также, что делать с веб-сервером, видимо в моём случае лучше о нём не думать, а воспользоваться хостингом где всё будет готово, по типу python anywhere/heroku (IAAS платформой воспользоваться)?
Andrey Barbolin, хорошо, а в контексте разработки веб сайта? можно "упаковать" приложение разработанное на компьютере и быстро его развернуть на сайте-хостинге и всё будет работать или я уже путаю с контейнеризацией? также эту "упаковку" удобно хранить, как один файл, то есть бекап веб приложения получается?
С помощью настроек tensorflow можно как-то исправить это? другой алгоритм, другая функция потер.., или нужно самостоятельно выравнивать данные (добавить представителей класса "0")?
freeExec, 5 эпох, 500 эпох ничего не меняют, ошибка постоянно уменьшается с loss: 0.2086 до примерно 0.16. На тех же данных, самописный класс использующий back propagation работает лучше:
И, если можно, ещё один мини вопрос:
Если Precision и Recall сильно отличаются в чём может быть проблема и проблема это вообще?
Precision: 0.8350515463917526
Recall: 0.36
И, если можно, ещё один мини вопрос:
Если Precision и Recall сильно отличаются в чём может быть проблема и проблема это вообще?
Precision: 0.8350515463917526
Recall: 0.36
