最近MixLab在开展30天AI训练营,研究的是美食相关的AI应用,其中有一种应用方式是为特定的人群生成新的菜谱。思路可以参考IBM的研究:
AI For Fragrance Design
案例:
IBM的香水AI系统Philyra,能学习配方、原料、历史数据和行业趋势等等,为调香师提供各方面技术的支持,从而大大节约调配香水的时间。
针对特定人群的新的香水配方:
Philyra(香水数据,客户数据)
IBM没有分享他的香水数据集,数据量大致有170万条,大致可以推断出有这么一些维度:
1 香水的配方
2 配方中原料的替代品
3 原料用量
4 人对香味的反应
5 香味的新奇度
关于客户的数据,可以得到如下这些信息:
1 哪些香水是最畅销的
2 哪些人会购买它
3 哪个年龄人口更喜欢哪种气味
以上为全文,