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Hello, this is @doctorbme. Today’s topic is a little less complex. When dealing with machine learning, we come across 'bias-variance trade off' at least once. When training an algorithm, the bias that

Hello, this is @doctorbme. Today, we will see what type of information on user's condition and activity can be obtained in terms of designing an AI for meal planning and how it can be applied. Whereas

Hello, this is @dotorbme. Following the previous topic of defining the optimization problem for meal planning and how to find the optimum diet, today we will see how to accumulate information on various

Hello, this is @doctorbme. Following the previous article - Defining the optimization problem in meal planning: first step toward AI application, we will take a closer look at how to find the optimum meal

Hello, this is @doctorbme. This post is very late because I’ve been very tied up with work these days. Today, I would like to talk about how AI can be used in meal planning. In this topic, I am planning

안녕하세요, @doctorbme 입니다. 오늘은 앞서 살펴본, 식단 구성에 대한 최적화 문제 정의와 최적 식단을 찾는 방법에 이어, 여러 식단에 대한 정보를 쌓고, 식단에 대한 사람들의 의견/상태를 반영하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 그림 1. 여러 음식들과 IBM watson 우리는 음식을 통해, 새로운 조리법을 발견할 수 있을까요? 레시피의 새로운

안녕하세요, @doctorbme 입니다. 이번에는 저번 글 - 식단 계획에서의 최적화 문제 정의: 인공지능 적용을 위한 첫걸음에 이어서, 식단 계획을 위해 정의된 최적화 문제에서 어떠한 방식으로 최적 식단을 찾아야 하는 것인지에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 저번 글에서 식단 선호도 함수 f에 대해 제한조건 h,g 를 바탕으로 f를 최대화하는 식단의 집합 x를

안녕하세요, @doctorbme 입니다. 생업이 매우 바빠져서 글이 늦었습니다. 이번에는 음식이나 식단을 구성하는 데에 있어서 인공지능이 어떻게 쓰일 수 있는지 고찰해보는 시간을 가져볼까 합니다. 이번 주제의 경우에는, 여러 측면으로 살펴볼 예정이기에, 연작으로 계획하고 있습니다. 정상인을 대상으로 하는 식단 계획에서의 인공지능 활용 및 고려사항 환자를 대상으로