Desenvolvimento de um aplicativo para a predição de ingredientes e receitas de cozinha por meio de TensorFlow e máquinas de suporte vetorial

This article is derived from a research project in which an application for the prediction of ingredients and recipes by TensorFlow and support- vector machines was developed. A scheme with general architecture was developed, then a neural network was implemented, and then, the support-vector machine was run. After that, they were integrated via an application that allows the user to select ingredients’ images for their prediction and the prediction of kitchens recipe in a didactic manner. It was concluded that the system has an average precision value of 75.8% and 71% for 17 ingredients categories and recipes classifier. In addition, sensitivity testing was performed on the application resulting on statistically equivalent results.Este artículo es derivado de un proyecto de investigación en el cual se realizó el desarrollo de una aplicación para la predicción de ingredientes y recetas por medio de TensorFlow y máquinas de soporte vectorial. Se realizó un esquema de la arquitectura general, luego se desarrolló una red neuronal y después se efectuó la ejecución de la máquina de soporte vectorial. Finalmente, se realizó la integración en una aplicación que permite al usuario seleccionar imágenes de los ingredientes para su predicción y de la receta de cocina para desayunos de manera didáctica. Se concluyó que el sistema tiene un promedio de precisión del 75,8 % para las 17 categorías de ingredientes y de 71 % para el clasificador de recetas. Adicionalmente, se realizó un análisis de esta estabilidad y se observó que todos los resultados eran iguales en términos estadísticos.Este artigo é derivado de um projeto de pesquisa no qual se realizou o desenvolvimento de um aplicativo para a predição de ingredientes e receitas por meio de TensorFlow e máquinas de suporte vetorial. Realizou-se um esquema da arquitetura geral, desenvolveu-se uma rede neuronal e depois efetuou-se a execução da máquina de suporte vetorial. Finalmente, realizou-se a integração num aplicativo que permite ao usuário selecionar imagens dos ingredientes para sua predição e da receita de cozinha para cafés da manhã de maneira didática. Concluiu-se que o sistema tem uma média de precisão de 75,8 % para as 17 categorias de ingredientes e de 71 % para o classificador de receitas. Adicionalmente, realizou-se uma análise dessa estabilidade e observou-se que todos os resultados eram iguais em termos estatísticos.&nbsp