Вместе с моими друзьями мы делаем университетский проект. Это приложение с рецептами пищи, где пользователь может готовить свои собственные рецепты и публиковать их.
Я немного изучаю машинное обучение. Я подумал, что было бы здорово использовать некоторый алгоритм, который мог бы выбрать 5 рецептов на завтрак, 2 завтрака, ужина и т. Д. Из нашей базы данных.
Дело в том, что я хочу, чтобы этот алгоритм ML включал данные о каждомтаких пользователей, как потребность в калориях, предпочтения и предупреждения.
Таким образом, для подведения итогов нашего примера входные данные должны выглядеть так: потребность в калориях, предпочтения и предупреждения. Затем алгоритм ищет наиболее подходящее блюдо для завтрака, затем 2 завтрака, затем ужин (только рецепты из нашей базы данных), и в итоге на выходе у нас есть идентификаторы для 5 блюд, которые предлагаются для пользователя.
Однажды я сделал классификацию под наблюдением, где я хотел найти лучший подходящий класс для различных химических веществ, и все прошло довольно хорошо. Я сделал это со Random Forest, но сомневаюсь, что это сработает с этой проблемой.
Буду признателен за любые предложения и помощь в этом вопросе. Большое спасибо.