Bilim insanları tadım için makine öğrenimini kullanıyor

Virginia Tech'in Gıda Bilimi ve Teknolojisi Bölümü'ndeki araştırmacılar, binlerce viski incelemesi için bir makine öğrenimi olan Doğal Dil İşleme'yi (NLP) kullanıyor.

NLP yoluyla viski tadımındaki amaç; kitaplardan, makalelerden veya önceden var olan tatma notlarından alınmayan, viski eleştirmenleri tarafından kullanılan terimler sözlüğünü oluşturmak. Böyle bir liste, tüketicilerin uzmanların viskiyi nasıl tattığını ve tanımladığını anlamalarına yardımcı olabilir. Ayrıca, uzmanların algıladığı tatların daha kapsamlı bir görünümünü sağlayabilir.

Projenin sahibi Leah Hamilton, çalışması ile kelime dağarcığına ve insanların lezzet hakkında konuşmak için kullandıkları kelimelerle tadı nasıl tanımlandığına odaklanıyor. Hamilton ve ekibi, lezzet tanımlayıcı sözlüğünü oluşturmak için WhiskyCast ve Whisky Advocate adlı iki web sitesinden incelemeler seçti. Her iki site de NLP algoritmalarının nasıl çalıştığına dair kriterlerini karşıladı. Program her incelemeyi gözden geçiriyor ve lezzet ile ilgili kelimeleri çıkarıyor. 

Hamilton’un projesi, yalnızca doğal olarak oluşan lezzet tanımlarını kapsayan bir veritabanı oluşturmaya çalıştığı için değil, aynı zamanda bu sözcüklerin sorunlu olabileceği için de çığır açıcı olabilir. Çünkü algılarımız sadece deneyimle değil kültür tarafından da yönlendiriliyor. Bu nedenle lezzeti tarif etmek oldukça güç. Hamilton da viski tanımlayıcılardan oluşan sözlüğün, bir ilk adım olduğunu söylüyor. Proje ile pahalı viskileri tanımlamak için belirli kelimelerin nasıl kullanıldığı veya jargonların nasıl devreye girdiği gibi daha incelikli analizler de yapılacak.

Bu bulgular içecek sektörü ya da meraklıları için paha biçilmez olabilir.

İlgili Makaleler

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu