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Updated: Jul 3, 2025

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Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment
Published on: March 13, 2021
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全面审查机器学习及其对乳制品的应用
Paulina Freire1, Diego Freire2, Carmen C Licon3
1Department of Food Science and Nutrition, California State University, Fresno, California, USA.
Critical reviews in food science and nutrition
|February 14, 2024
概括
机器学习 (ML) 通过识别模式和预测结果来提高乳制品加工效率. 本综述指导研究人员和行业对ML应用和牛奶产品创新的算法.
科学领域:
- 食品科学与工程 食品科学与工程
- 食品加工中的人工智能
背景情况:
- 机器学习 (ML) 在食品科学中提供了显著的优势,包括模式识别和结果预测.
- 乳制品行业可以利用ML提高加工效率并获得宝贵的见解.
研究的目的:
- 提供牛奶行业机器学习应用的概述.
- 突出ML在提高乳制品加工效率方面的潜力.
- 引导研究人员选择合适的ML方法并确定未来的研究方向.
主要方法:
- 对2003年1月至2023年1月期间发表的文章进行系统的文献搜索.
- 专注于机器学习的乳制品和加工.
- 讨论48项选定的研究和ML算法.
主要成果:
- 确定了乳制品研究中使用的关键机器学习算法.
- 讨论了牛奶和乳制品加工中的最新ML应用.
- 提供了对机器学习过程和算法分类的逐步指南.
结论:
- 机器学习是优化乳制品加工的强大工具.
- 该审查是对ML采用感兴趣的乳制品行业专业人士的指南.
- 未来的研究可以从所识别的方法和见解中受益.

