Sztuczna inteligencja w aplikacji internetowej

Dzień dobry!

Jestem w trakcie tworzenia prostej aplikacji internetowej, w której w wielkim uproszczeniu użytkownik będzie mógł zapisywać swoje dzienne posiłki (wybierając poszczególne elementy posiłku z odgórnie przygotowanej listy żywności). Dostałem propozycję rozbudowy tego tematu i wdrożenia AI, która będzie po kilku dniach zbierania danych na temat preferencji żywnościowych danego użytkownika oraz składników odżywczych zalecanych dla jego diety, dostarczała spis posiłków na najbliższe dni. Coś w rodzaju on ma zjeść tyle kalorii, tyle tłuszczów, tyle węgli itd, wiem że je kurczaki, to i to jest dobre więc będę mu proponował takie obiady.

Nigdy wcześniej nie próbowałem swoich sił w AI, a mam tylko miesiąc na przygotowanie tego projektu -> stąd moje pytanie: Czy zagadnienie jest w ogóle możliwe, a jeśli tak to czy nie zajmie laikowi, takiemu jak ja, zbyt wiele czasu? Jeśli natomiast projekt wcale nie jest taki trudny jak mi się wydaje to od czego powinienem zacząć? Ma ktoś jakiś dobry poradnik do ogarnięcia tematu?

Dodam, że backend piszę typowo w Javie z pomocą Springa.

Teraz każdą bzdurę się nazywa "sztuczną inteligencją".

A to co opisujesz wygląda nw względnie proste zadanie algorytmiczne. Zaproponować dietę spełniającą określone kryteria kaloryczności i proporcji białek, tłuszczów, błonnika, witamin ipt, w oparciu o tabelaryczne dane na temat produktów i w miarę możliwości uwzględniając preferencje użytkownika.

Witam, jeśli to ma być rzeczywiście coś w stylu AI to pierwsze co mi przychodzi na myśl to zastosowanie sztucznej sieci neuronowej i przykładowo klasyfikacja dnia tygodnia oraz godziny do określonego posiłku.
Możesz przez cały czas zbierać od użytkownika dane i uczyć model za pomocą minipaczek - im więcej informacji zbierzesz tym większa będzie dokładność predykcji.
Oczywiście powyższe można rozwinąć, to był tylko przykład rozwiązania problemu.

W Pythonie można to bardzo łatwo zrobić za pomocą biblioteki TensorFlow, która prawdopodobnie ma swój odpowiednik w Javie.

Nie znam się, ale się wypowiem:

1. Nie dasz rady tego ogarnąć w miesiąc, jeśli zaczynasz z ML od zera. Musisz poznać podstawy takie jak regresja, overfitting, uczenie nadzorowane, drzewa decyzyjne itd
2. Poczytaj o rekomendacjach, może trafisz na jakiegoś gotowca

Charles_Ray napisał(a):

Nie znam się, ale się wypowiem:

1. Nie dasz rady tego ogarnąć w miesiąc, jeśli zaczynasz z ML od zera. Musisz poznać podstawy takie jak regresja, overfitting, uczenie nadzorowane, drzewa decyzyjne itd
2. Poczytaj o rekomendacjach, może trafisz na jakiegoś gotowca

Dlatego wymieniłem bibliotekę TensorFlow, która oferuje bardzo prosty interfejs oraz gotowe implementację algorytmów, jednak jak napisałeś wyżej wymaga chociaż podstawowej wiedzy o wymienionych przez Ciebie zagadnieniach.