Применение машинного обучения для персонализации рекомендаций в фудтех индустрии

Кукитз П.В.

Ключевые слова: персонализация в фудтехе, разработка рекомендательных систем, машинное обучение для персонализации, коллаборативная фильтрация, контент-based filtering, кластеризация, матричная факторизация, Reinforcement Learning, глубокое обучение.

Аннотация. Статья посвящена исследованию вопросов применения алгоритмов машинного обучения для персонализации рекомендаций в фудтех-индустрии. В работе анализируются различные алгоритмы, используемые для анализа пользовательских предпочтений и формирования персонализированных предложений (коллаборативная фильтрация, контент-based filtering, кластеризация, матричная факторизация, Reinforcement Learning и глубокое обучение). Описываются преимущества и недостатки каждого алгоритма, приводятся примеры их реализации на языке Python. Затрагиваются этические вопросы, связанные с использованием данных алгоритмов, которые необходимо учитывать разработчикам. По итогам проведенного исследования отмечается, что применение машинного обучения для персонализации рекомендаций в фудтех-индустрии является перспективным направлением, позволяющим повысить качество предоставляемых услуг и удовлетворенность пользователей.

Application of machine learning for personalizing recommendations in the food tech industry

Kukitz P.V.

Keywords: personalization in food technology, development of recommendation systems, machine learning for personalization, collaborative filtering, content-based filtering, clustering, matrix factorization, Reinforcement Learning, deep learning.

Abstract. This article explores the application of machine learning algorithms for personalizing recommendations in the food tech industry. The study analyzes various algorithms used for analyzing user preferences and generating personalized recommendations (collaborative filtering, content-based filtering, clustering, matrix factorization, Reinforcement Learning, and deep learning). The advantages and disadvantages of each algorithm are described, and examples of their implementation in Python are provided. Ethical issues related to the use of these algorithms, which developers need to consider, are also discussed. The study concludes that the application of machine learning for personalizing recommendations in the food tech industry is a promising direction that can enhance the quality of services provided and user satisfaction.