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おいしさの定量化と機械学習
日本酒の品質予測に機械学習を適用した事例

Vol.60 No.11 Page. 553 - 556 (published date : 2022年11月1日)
下藤 悟1
  1. 高知県工業技術センター
vol60_11

 

概要原稿

「食品のおいしさ」といった評価結果と物理化学的な分析値との間には多数の要素間で複雑な関係性がある．この関係性の定量化には機械学習が有用であることが報告されているが，活用に当たってはいくつかの注意点がある．

リファレンス

  1. 1) The R Project for Statistical Computing: https://www.r-project.org/
  2. 2) M. Kuhn: J. Stat. Softw., 28, 1 (2008).
  3. 3) A. L. Samuel: IBM J. Res. Develop., 3, 211 (1959).
  4. 4) T. Mitchell: “Machine Learning”. McGraw Hill, 1997, p. 2.
  5. 5) 秋庭伸也，杉山阿聖，寺田　学著，加藤公一監修：“機械学習図鑑”，翔泳社，2019, p. 276.
  6. 6) 守田愛梨：日本食品工学会誌，20, 71（2019）．
  7. 7) S. Shimofuji, M. Matsui, Y. Muramoto, H. Moriyama, R. Kato, Y. Hoki & H. Uehigashi: Nihon Shokuhin Kogakkaishi, 21, 37 (2020).
  8. 8) S. Shimofuji, M. Matsui, Y. Muramoto, H. Moriyama, Y. Hoki & H. Uehigashi: Nihon Shokuhin Kogakkaishi, 22, 15 (2021).


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