Використання інтелектуального аналізу даних та машинного навчання в закладах громадського харчування - Грибков, Сергій Віталійович; Сєдих, Ольга Леонідівна; Скригун, Владислав Олександрович (My University, 2025)
У роботі проаналізовано інтегрування сучасних інтелектуального аналізу даних та машинного навчання забезпечить прогнозування поведінки споживачів, підвищення точності управлінських рішень і адаптації до мінливих ринкових умов. Методи аналізу зображень, зокрема моделі глибокого навчання, призначені для обробки візуальної інформації, можуть автоматизувати перевірку стандартів і спостерігати за дотриманням правил у закладах харчування. The paper analyzes how the integration of modern intelligent data analysis and machine learning will provide prediction of consumer behavior, increase the accuracy of management decisions, and adapt to changing market conditions. Image analysis methods, including deep learning models designed to process visual information, can automate the verification of standards and monitor compliance in food establishments.
Keywords: машине навчання; штучний інтелект; моделі глибокого навчання; кафедра інформаційних технологій, штучного інтелекту і кібербезпеки; machine learning; artificial intelligence; deep learning models