Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM112230
035-os BibID:
(cikkazonosító)1720 (WoS)001015789300001 (Scopus)85163870889
Első szerző:
Pandey, Vinay Kumar
Cím:
Machine learning algorithms and fundamentals as emerging safety tools in preservation of fruits and vegetables : A review / Vinay Kumar Pandey, Shivangi Srivastava, Kshirod Kumar Dash, Rahul Singh, Shaikh Ayaz Mukarram, Béla Kovács, Endre Harsányi
Dátum:
2023
ISSN:
2227-9717
Megjegyzések:
Machine learning assists with food process optimization techniques by developing a model to predict the optimal solution for given input data. Machine learning includes unsupervised and supervised learning, data pre-processing, feature engineering, model selection, assessment, and optimization methods. Various problems with food processing optimization could be resolved using these techniques. Machine learning is increasingly being used in the food industry to improve production efficiency, reduce waste, and create personalized customer experiences. Machine learning may be used to improve ingredient utilization and save costs, automate operations such as packing and labeling, and even forecast consumer preferences to develop personalized products. Machine learning is also being used to identify food safety hazards before they reach the consumer, such as contaminants or spoiled food. The usage of machine learning in the food sector is predicted to rise in the near future as more businesses understand the potential of this technology to enhance customer experience and boost productivity. Machine learning may be utilized to enhance nano-technological operations and fruit and vegetable preservation. Machine learning algorithms may find trends regarding various factors that impact the quality of the product being preserved by examining data from prior tests. Furthermore, machine learning may be utilized to determine optimal parameter combinations that result in maximal produce preservation. The review discusses the relevance of machine learning in ready-to-eat foods and its use as a safety tool for preservation were highlighted. The application of machine learning in agriculture, food packaging, food processing, and food safety is reviewed. The working principle and methodology, as well as the principles of machine learning, were discussed.
Tárgyszavak:
Agrártudományok
Élelmiszertudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
machine learning
nanotechnology
fruit preservation
artificial intelligence
Megjelenés:
Processes. - 11 : 6 (2023), p. 1-18. -
További szerzők:
Srivastava, Shivangi
Dash, Kshirod Kumar
Singh, Rahul
Shaikh, Ayaz Mukarram (1991-) (PhD candidate)
Kovács Béla (1963-) (okleveles vegyész, angol szakfordító)
Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök)
Pályázati támogatás:
TKP2021-NKTA-32
Egyéb
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.