USDA の栄養データベース: 各次元が特定の栄養素である n 個のベクトルを考えると、ベクトルの合計が .ge になる食品 F のセット S を見つけます。RDAと.lt。毒性値。カロリー、質量など、その他のさまざまな制約をモデルに追加します。制約を満たすベクトルの組み合わせを解きます。
現在利用可能な Web サイトでは、食品を 1 つずつ選択して「レシピ」を作成できます。計算ソリューションを探しています。これは、誰かがすでに解決した些細な問題だと思います。この種のシナリオを説明する検索用語を探しています。
「深層学習」はパターンを探しますが、ゴールの「パターン」はインプットです。確率は含まれないため、ML のかなりの部分は適用されません。ある種のツリー トラバーサルが役立つ可能性があることは直感的にわかります。
これは、集合論とベクトル数学の組み合わせです。セットの大きな解セットが存在することを期待しています。
入力ベクトルをパラメーター化された SQL クエリとして設定できます。USDA 栄養データベースをダウンロードして、mariadb にロードしました。
疑似コード: 選択 * から subset_nutritions join rda_nutrs オンニュートリエント.nut-1 = rda-nuts.nut-1 join有毒物 onニュートライド.nut-1 =toxic.nut-t1
where sum(nut-1scalar) >= rda-1scalar and sum (nut-2scalar) >=rda-2scalar {etc} and sum(nut-1scalar) <toxic.nut1_t_scalar and sum(nut-2scalar) <toxic.nut2_t_scalar {etc}
SQLは実際に問題をすべて単独で解決するのでしょうか?
元の情報源を見つけるために、人間が提案した検索用語を探しています。ご提案いただきありがとうございます。