Застосування штучного інтелекту для аналізу харчової поведінки в цифрових системах контролю калорій

Abstract

У роботі досліджено застосування інтелектуальних методів та алгоритмів штучного інтелекту для аналізу харчової поведінки користувачів у сучасних цифрових системах. Особлива увага приділяється автоматичному розпізнаванню продуктів, оцінці їх калорійності та складу за допомогою алгоритмів комп\"ютерного зору. Проаналізовано основні підходи до збору та обробки даних, порівняно традиційні методи контролю харчування з інтелектуальними, а також розглянуто можливості персоналізації рекомендацій на основі поведінкових патернів користувачів. Показано, що використання ШІ підвищує точність аналізу, робить системи більш адаптивними та підвищує ефективність контролю харчової поведінки.

The paper investigates the application of intelligent methods and artificial intelligence algorithms for analyzing users' eating habits in modern digital systems. Particular attention is paid to automatic product recognition and assessment of their calorie content and composition using computer vision algorithms. The main approaches to data collection and processing are analyzed, traditional methods of nutrition control are compared with intelligent ones, and the possibilities of personalizing recommendations based on user behavior patterns are considered. It is shown that the use of AI increases the accuracy of analysis, makes systems more adaptive, and increases the effectiveness of food behavior control.