ИИ мог бы производить пиво получше. Вот как.

<р> Мастерство А хорошая дегустация пиво Восток А трудный пятно. Большой пивоварни выбирать сотни из квалифицированный дегустаторы С среди их сотрудники имеет тест их новый некоторые продукты. Но бег такой сенсорный дегустация панели Восток Дорогой, И восприятия из Что вкусы ХОРОШИЙ может быть очень субъективный.

<р> Что если искусственный интеллект мог помощь облегчить ТО нагрузка? Новый ИИ модели может именно так идентифицировать нет только как очень потребители воля ставка А определенный бельгийский пиво, но Также Что виды из соединения пивовары должен быть добавлять имеет ДЕЛАТЬ ТО пиво вкус лучше, в соответствии с имеет исследовать опубликовано В <эм> Природа Коммуникации сегодня.

<р> Эти виды из модели мог помощь еда И напиток производители развивать новый некоторые продукты Или крутить существующий рецепты имеет лучше подходить ТО вкусы из потребители, который мог помощь охранять А сюжет из время И деньги что было бы иметь исчезнувший В бег тесты.

<р> ИМЕЕТ форма их ИИ модели, ТО исследователи потраченный пять годы химически Анализируя 250 коммерческий пиво, мера каждый пиво химический характеристики И вкус соединения – которые диктовать как Как дела вкус.

<р> ТО исследователи ТАК комбинированный эти подробный анализы с А квалифицированный дегустация знак оценки из ТО пиво, в том числе прыгать, дрожжи, И солод вкусы - и 180 000 Комментарии из ТО даже пиво взятый С ТО популярный В сети Платформа Оцените пиво, выборка ноты Для ТО пиво вкус, появление, аромат, И в целом качество.

<р> Этот большой данные вместе, который связи химический данные с сенсорный функции, был использовал имеет форма десять машинное обучение модели имеет именно так предсказывать А пиво вкус, запах, И ощущение во рту И как вероятный А потребитель был имеет ставка он очень.

<р> ИМЕЕТ сравнивать ТО модели, они разделять ТО данные В А обучение вместе И А тест вместе. Один раз А модель был квалифицированный на ТО данные В ТО обучение вместе, они оценивается Это способность имеет предсказывать ТО тест решено.

<р> ТО исследователи находить что все ТО модели были лучше что ТО квалифицированный знак из человек эксперты имеет предсказывать ТО рейтинг А пиво имел полученный С Обратите внимание на пиво.

<р> Через эти модели, ТО исследователи были способный имеет идентифицировать специфический соединения что способствовать имеет потребитель признательность из А пиво: люди были более вероятный имеет ставка А пиво очень если он содержание эти специфический соединения. Для пример, ТО модели предсказанный что добавлять молочный кислота, который Восток здесь В дегустация пирога кислый пиво, мог улучшать другой виды из пиво к производство их вкус круче.

<р> "Мы имел ТО модели анализировать эти пиво И ТАК запрос их 'Как может Мы ДЕЛАТЬ эти пиво лучше?'" сказал Кевин Верстрепен, А учитель имеет КУ Левен И директор из ТО ВИБ-КУ Левен Центр Для Микробиология, ВОЗ работа на ТО проект. "ТАК Мы шел В И Фактически делать те изменения имеет ТО пиво к добавлять вкус соединения. И Там И здесь, однажды Мы делал слепой дегустации, ТО пиво стал лучше, И более в общем оценил. »

<р> А захватывающий приложение из ТО исследовать Восток что он мог быть использовал имеет ДЕЛАТЬ лучше безалкогольное пиво - одно главный испытание Для ТО напиток промышленность, он сказал. ТО исследователи использовал ТО модели предсказания имеет добавлять А смешивать из соединения имеет А безалкогольное пиво что человек дегустаторы примечание существенно верхний В условия из тело И конфеты что Это предыдущий воплощение.

<р> Этот тип из машинное обучение подход мог Также быть чрезвычайно полезный В исследование еда текстура И питание И адаптироваться ингредиенты имеет подходить другой население, сказал Кэролайн Росс, А учитель из еда наука имеет Вашингтон Состояние Университет, ВОЗ был нет подразумеваемый В ТО исследовать. Для пример, старшая люди нежный имеет находить сложный комбинации из текстуры Или ингредиенты меньше привлекательный, Она сказал.

<р> "Есть ТАК много что Мы может исследовать там, особенно Когда были смотреть имеет другой население И пытающийся имеет приходить вверх с специфический некоторые продукты Для их," Она сказал.

ИИ мог бы производить пиво получше. Вот как.
<р> Мастерство А хорошая дегустация пиво Восток А трудный пятно. Большой пивоварни выбирать сотни из квалифицированный дегустаторы С среди их сотрудники имеет тест их новый некоторые продукты. Но бег такой сенсорный дегустация панели Восток Дорогой, И восприятия из Что вкусы ХОРОШИЙ может быть очень субъективный.

<р> Что если искусственный интеллект мог помощь облегчить ТО нагрузка? Новый ИИ модели может именно так идентифицировать нет только как очень потребители воля ставка А определенный бельгийский пиво, но Также Что виды из соединения пивовары должен быть добавлять имеет ДЕЛАТЬ ТО пиво вкус лучше, в соответствии с имеет исследовать опубликовано В <эм> Природа Коммуникации сегодня.

<р> Эти виды из модели мог помощь еда И напиток производители развивать новый некоторые продукты Или крутить существующий рецепты имеет лучше подходить ТО вкусы из потребители, который мог помощь охранять А сюжет из время И деньги что было бы иметь исчезнувший В бег тесты.

<р> ИМЕЕТ форма их ИИ модели, ТО исследователи потраченный пять годы химически Анализируя 250 коммерческий пиво, мера каждый пиво химический характеристики И вкус соединения – которые диктовать как Как дела вкус.

<р> ТО исследователи ТАК комбинированный эти подробный анализы с А квалифицированный дегустация знак оценки из ТО пиво, в том числе прыгать, дрожжи, И солод вкусы - и 180 000 Комментарии из ТО даже пиво взятый С ТО популярный В сети Платформа Оцените пиво, выборка ноты Для ТО пиво вкус, появление, аромат, И в целом качество.

<р> Этот большой данные вместе, который связи химический данные с сенсорный функции, был использовал имеет форма десять машинное обучение модели имеет именно так предсказывать А пиво вкус, запах, И ощущение во рту И как вероятный А потребитель был имеет ставка он очень.

<р> ИМЕЕТ сравнивать ТО модели, они разделять ТО данные В А обучение вместе И А тест вместе. Один раз А модель был квалифицированный на ТО данные В ТО обучение вместе, они оценивается Это способность имеет предсказывать ТО тест решено.

<р> ТО исследователи находить что все ТО модели были лучше что ТО квалифицированный знак из человек эксперты имеет предсказывать ТО рейтинг А пиво имел полученный С Обратите внимание на пиво.

<р> Через эти модели, ТО исследователи были способный имеет идентифицировать специфический соединения что способствовать имеет потребитель признательность из А пиво: люди были более вероятный имеет ставка А пиво очень если он содержание эти специфический соединения. Для пример, ТО модели предсказанный что добавлять молочный кислота, который Восток здесь В дегустация пирога кислый пиво, мог улучшать другой виды из пиво к производство их вкус круче.

<р> "Мы имел ТО модели анализировать эти пиво И ТАК запрос их 'Как может Мы ДЕЛАТЬ эти пиво лучше?'" сказал Кевин Верстрепен, А учитель имеет КУ Левен И директор из ТО ВИБ-КУ Левен Центр Для Микробиология, ВОЗ работа на ТО проект. "ТАК Мы шел В И Фактически делать те изменения имеет ТО пиво к добавлять вкус соединения. И Там И здесь, однажды Мы делал слепой дегустации, ТО пиво стал лучше, И более в общем оценил. »

<р> А захватывающий приложение из ТО исследовать Восток что он мог быть использовал имеет ДЕЛАТЬ лучше безалкогольное пиво - одно главный испытание Для ТО напиток промышленность, он сказал. ТО исследователи использовал ТО модели предсказания имеет добавлять А смешивать из соединения имеет А безалкогольное пиво что человек дегустаторы примечание существенно верхний В условия из тело И конфеты что Это предыдущий воплощение.

<р> Этот тип из машинное обучение подход мог Также быть чрезвычайно полезный В исследование еда текстура И питание И адаптироваться ингредиенты имеет подходить другой население, сказал Кэролайн Росс, А учитель из еда наука имеет Вашингтон Состояние Университет, ВОЗ был нет подразумеваемый В ТО исследовать. Для пример, старшая люди нежный имеет находить сложный комбинации из текстуры Или ингредиенты меньше привлекательный, Она сказал.

<р> "Есть ТАК много что Мы может исследовать там, особенно Когда были смотреть имеет другой население И пытающийся имеет приходить вверх с специфический некоторые продукты Для их," Она сказал.

What's Your Reaction?

like

dislike

love

funny

angry

sad

wow