Інтелектуальна інформаційна система рекомендацій рецептів страв
Автор: Дереш Ольга Миколаївна
Кваліфікаційний рівень: магістр (ОНП)
Спеціальність: Системний аналіз (освітньо-наукова програма)
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2024-2025 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Сучасні інформаційні технології сприяють розвитку різноманітних сфер життя, включаючи галузь харчування та кулінарії. У контексті цього, розробка інтелектуальної інформаційної системи, що генерує та рекомендує рецепти страв на основі розпізнавання продуктів, стає актуальною та перспективною задачею. Дослідження в цій області передбачає аналіз сучасних інформаційних технологій, методів машинного навчання та обробки зображень для розпізнавання продуктів, а також розробку алгоритмів генерації рецептів страв на основі доступних інгредієнтів та інших критеріїв користувачів. Система, розроблена в даній роботі, застосовує методи штучного інтелекту (OpenAI – мовна модель GPT 3.5 Turbo) та нейронних мереж для розпізнавання інгредієнтів на фото (YOLOv8). Об’єктом дослідження є процес автоматизації генерування персоналізованих рецептів страв. Предмет дослідження охоплює методи та засоби автоматизованого генерування персоналізованих рецептів страв. Метою дослідження є розробка та впровадження інтелектуальної інформаційної системи з рекомендаціями рецептів страв, яка забезпечуватиме користувачів швидким та зручним доступом до рецептів та персоналізованими рекомендаціями, сприяючи розвитку кулінарної культури та задоволенню кулінарних уподобань. Результати дослідження в області інформаційних технологій у сфері харчування та кулінарії свідчать про значний інтерес користувачів до цього напрямку та його невпинний розвиток. Аналіз впливу інформаційних технологій на доступність та персоналізацію кулінарної інформації підтверджує їх потенціал у покращенні якості життя та економії часу для користувачів. Для реалізаціії проектованого рішення був проведений системний аналіз ключових елементів, що дав можливість сформулювати стратегічні напрями розвитку майбутньої системи та вибрати оптимальний шлях досягнення поставлених цілей. Вибір технологій та моделей демонструє комплексний підхід до розробки системи, спрямований на забезпечення зручного та ефективного пошуку рецептів для користувачів. А отже, в результаті архітектура системи складається з таких важливих елементів: інтелектуальний модуль обробки фотографій з виявленням на ній об’єктів та модуль генерування рецептів. Таке поєднання допомагає створювати персоналізовані рекомендації рецептів, що в свою чергу сприяє забезпеченню ефективного та індивідуалізованого підходу до користувачів системи. Для реалізації інтелектуальної складової системи, було досліджено і порівняно різні моделі розпізнавання об’єктів, а обрано до застосування модель YOLOv8. Для навчання нейронної мережі, яке відбувалось в середовищi Google Colab, було сформовано датасет з 15532 фотографій різних продуктів та інгредієнтів. Розідлено цей набір з 30 класів було так: train set – 13810, validation set – 1636, test set – 716. Тренування зайняло 6 годин і близько 76.7% виявлених об’єктів є правильними. Для розробки системи було обрано мову програмування Python, інтерфейс користувача – Telegram чат-бот. Для розгортання та керування системою використовується хостинг Replit. Результати аналізу та реалізації проекту свідчать про високу якість роботи системи та відповідність її вимогам і очікуванням. Показники точності і повноти моделі також підтверджують добрі перспективи для досягнення глобальних цілей дослідження. Очікується, що впровадження інтелектуального Telegram чат-бота для рекомендацій рецептів страв має потенціал зменшити стрес та економити час користувачів, сприяти розвитку кулінарної обізнаності та творчості, а також знизити відходи їжі та поліпшити управління ресурсами. Ця система може позитивно вплинути на спосіб, яким люди готують та планують їжу, спрощуючи процес та роблячи його більш ефективним та сталим. Отже, створена інтелектуальна інформаційна система рекомендацій рецептів страв має значний потенціал для покращення кулінарного досвіду користувачів та ефективного використання інформаційних технологій у сфері харчування. Цей проект є технологічно передовим та фінансово обґрунтованим рішенням з великими перспективами для подальшого розвитку і використання. Ключові слова – інтелектуальна система, нейронна мережа, штучний інтелект, YOLOv8, рекомендація рецептів.