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초록·키워드
We propose a bidirectional machine learning framework for recipe optimization, integrating forward prediction(ingredients → taste) and inverse generation (taste → ingredients) with color-based interactive visualization. Using domain-informed synthetic data (n=1,000), forward models achieved MAE=0.0115 (XGBoost), Among five inverse models(Direct, CVAE, MDN, cGAN, Ensemble), CVAE achieved the highest success rate of 82% (MAE < 0.05). Incorporating forward prediction consistency into the inverse loss function reduced error by 67%. The RGB color-mapped ternary visualization enables intuitive 4D space exploration (3 tastes + intensity). This framework thus establishes a robust methodology for accelerated personalized recipe design and food product development. This study validates the framework’s methodology and establishes a foundation for real-world deployment.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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