• Как отклассифицировать ингредиенты в списке ингредиентов кулинарного рецепта?

    @Novobrom Автор вопроса
    С помощью TensorFlow и NLTK научил нейросеть классифицировать кулинарные рецепты. Сам составил Toy Dataset для обучения и тестирования нейросети из рецептов двух стран. Текстовый файл с рецептами каждой страны имеет свою метку. Нейросеть на этой игрушечной базе рецептов классифицирует рецепты с точностью 0.8. Каждый рецепт представлен вектором с размерностью соответствующей общему количеству ингредиентов в базе - 254. Если ингредиент есть в рецепте - это 1, если нет - 0.
    Дальше не знаю как использовать свою нейросеть для того, чтобы отклассифицировать сторонний рецепт на принадлежность к той или другой стране. Понятно, что этот сторонний рецепт должен быть тем же способом переведен в вектор той же размерности. Но как запустить его в нейросеть разобраться не могу. Буду благодарен за любую наводку.
  • Как отклассифицировать ингредиенты в списке ингредиентов кулинарного рецепта?

    @Novobrom Автор вопроса
    Спасибо большое за совет и ссылки. Большое облегчение. Сейчас буду смотреть. Ещё раз спасибо. Как вы считаете возможно ли все ингредиенты в базе рецептов представить в виде векторов и уже векторы использовать в качестве ввода в нейросеть? И уже к вектору привязывать индекс группы?
  • Как отклассифицировать ингредиенты в списке ингредиентов кулинарного рецепта?

    @Novobrom Автор вопроса
    Спасибо большое за комментарий.
    Но я, видимо, должен был указать, что база данных должна состоять из рецептов (списков ингредиентов) и также изначально иметь информацию о принадлежности каждого рецепта к той или иной группе (высокобелковая, высокоуглеводная, высокожировая). Обработав введённые данные, нейросеть определяет вероятность связи каждого ингредиента (например, муки) с каждой группой (например, высокоуглеводистая). После 'обучения' нейросеть должна сдать 'тест' на умение осуществлять 'правильную' классификацию того или иного рецепта на основании входящих в него ингредиентов.
    Ещё раз спасибо за ваш ответ. Надеюсь, что я, наконец, правильно объяснил задачу, и она (такая задача) может быть решена с помощью нейросети. Хотелось бы узнать Ваше мнение.