Мини проект классификация на тему продукты питания: Классификация и виды продуктов питания: растительного и животного происхождения

Классификация торговых центров

Классификация Национального Бюро Исследований США (NRB)
Название	Описание
Розничная сеть аэропорта Airport Retail	Объединение розничных магазинов на территории коммерческого аэропорта. Обычно не включает в себя ресторанов и отдельно расположенных торговых точек у зон скопления посетителей, если они не являются частью компактной зоны торговли.
Автомаркет Auto Mall	Линейный торговый центр, состоящий из розничных магазинов, предлагающих товары для автомобилистов: салоны автодилеров, мастерские по замене масла, продаже и замене запчастей.
Окружной торговый центр Community Center	Обладает более широким набором возможностей для продажи продукции легкой (модная одежда и украшения) и тяжелой (товары и оборудование для дома, бытовые приборы и т. п.) промышленности, чем районный торговый центр. Создается на основе небольшого универмага, галантерейного магазина, магазина товаров по сниженным ценам (выступающего в качестве основного арендатора) как дополнение к супермаркету. Универмага с полным ассортиментом не имеет, хотя в нем может располагаться крупный специализированный магазин. Теоретически, стандартная площадь такого центра составляет 14 тысяч м2, на практике же она может колебаться от 10 до 28 тысяч м 2. Окружной торговый центр представляет собой промежуточный вариант торгового центра и потому наиболее проблематичен для определения с точки зрения размеров и силы притяжения. NRB включает в эту категорию все центры, торговые площади которых ограничиваются 10-30 тысячами м2.
Центр торговли товарами повседневного спроса Convenience Center	Небольшой торговый центр, предлагающий товары (продукты питания, медикаменты и т. п.) и/или услуги (прачечной, химчистки, фотокопировальные и т. п.) повседневного спроса для занятых покупателей, предпочитающих совершать все покупки в одной торговой точке.
Центр торговли товарами по сниженным ценам Discount Center	Торговый центр, основным арендатором которого является магазин торговли товарами по сниженным ценам. Имеет дополнительные площади розничной торговли, занятые мелкими розничными магазинами и/или супермаркетом. В сравнении с центрами торговли со скидками, центры данного типа обычно привлекают к себе покупателей более низких социально-экономических групп.
Специализированный центр торговли товарами от производителя Factory Outlet	Центр, состоящий из розничных точек продажи товаров «от производителя», владельцем и управляющим которых является само предприятие-производитель. В отличие от магазинов подобного типа, располагавшихся ранее непосредственно на предприятии, современные магазины «от производителя» размещаются в крупных торговых центрах и нередко торгуют высококлассными сезонными товарами. Центры торговли товарами от производителя притягивают покупателей со средним и ниже среднего уровнем доходов и нередко включают в себя магазины, торгующие со скидками.
Фестивальный/ развлекательный центр Festival/Entertainment Center	Центр, состоящий в основном из магазинов розничной торговли продуктами питания, специализированных магазинов и развлекательных заведений. Нередко такой центр является многофункциональным комплексом смешанного назначения, привлекающим значительное количество туристов.
Торговый центр «Все для дома» Home Improvement Center	Центр, в котором магазин розничной торговли бытовыми товарами является основным арендатором либо существует в группе специализированных розничных продавцов бытовых товаров и техники.
Лайфстайл центр Lifestyle Center	Специализированный центр розничный торговли товарами высшей ценовой и имиджевой категории, рассчитанный на состоятельных покупателей. Центр открытый, как правило, не имеет основных арендаторов; торговая площадь составляет около 28 тысяч м2 и более; располагается вблизи оживленных жилых кварталов и зон. Включает в себя фешенебельные розничные торговые точки, модные рестораны и розничные увеселительные заведения. Отличаются хорошей ландшафтной привязкой с удобными, расположенными неподалеку от центра автостоянками.
Многофункциональные комплексы Mixed Use Development	Крупномасштабный комплекс, предполагающий: 1) три и более прибыльных варианта использования площадей (например, магазины розничной торговли, офисные и жилые площади, гостиничный/мотельный комплекс, рекреационную зону), которые являются взаимосвязанными и создаются как единое целое; 2) значительную функциональную и конструктивную интеграцию компонентов проекта, в том числе зоны беспрепятственного движения пешеходов; 3) создание комплекса согласно целостному плану развития.
Микрорайонный центр Neighborhood Center	Осуществляет продажу товаров повседневного спроса (продуктов питания, медикаментов, моющих средств) и предоставление бытовых услуг (прачечная, химчистка, парикмахерская, ремонт обуви и т.п.) для удовлетворения повседневных нужд жителей близлежащих зон; якорным арендатором является супермаркет. Теоретически микрорайонный торговый центр имеет торговую площадь 5000 м2; на практике его площадь может колебаться от 3000 до 9 000 м2. NRB включает в данную категорию все центры с торговой площадью менее 9 000 м2.
Центр торговли со скидками Off-Price Center	Центр, состоящий из магазинов розничной торговли, торгующих марочными товарами традиционной комплектации, а также универмагов, предлагающих товары по ценам на 20-70% ниже рекомендованной цены производителя. Как правило, товары здесь более высокого качества, нежели в магазинах товаров по сниженным ценам. Центры торговли со скидками привлекают внимание потребителей в основном из средней и выше средней социально-экономической группы.
Пауэр центр Power Center	Центр, в котором доминирует несколько больших якорных арендаторов, включая универмаги-дискаунтеры или так называемые «убийцы категорий», то есть магазины, предлагающие широкий выбор в какой-то определенной категории товаров по низким ценам. Такой центр, как правило, состоит из нескольких отдельно стоящих торговых якорей и минимального количества небольших торговых операторов, причем большие арендаторы составляют 75-90%.
Региональный центр Regional Center	Обеспечивает продажу максимально широких линеек товаров смешанного ассортимента, одежды, мебели. Создается на основе универмага с полным ассортиментом и минимальной торговой площадью 10 000 м2 как основной притягательной силы. Для более эффективной сравнительной торговли могут быть дополнительно включены два, три и более универсальных магазина. Теоретически, региональный центр должен обладать торговой площадью в 37 тысяч м2, но на практике размеры площадей могут варьироваться от 28 до более чем 93 тысяч м2. Региональные центры, торговая площадь которых превышает 70 тысяч м2 и в структуре которых находится три и более универсальных магазина считаются супер-региональными. NRB относит к данной категории все центры с торговой площадью от 28 до 70 тысяч м2.
Стрип центр Strip Center	В состав стрип центра входят магазины, нередко объединенные между собой тентом над тротуаром, тянущимся вдоль фасадов магазинов. Вариант конфигурации открытого (незамкнутого) торгового центра, размеры которого в каждом конкретном случае могут существенным образом отличаться.
Супер-региональный центр Super Regional Center	Обеспечивает торговлю разнообразными товарами смешанного ассортимента. Создается на основе трех и более крупных универмагов. Теоретически, супер-региональный центр должен обладать торговой площадью в 70 тысяч м2, но на практике размеры торговых площадей превышают 93 тысячи м2. Якорным арендаторам-универмагам, как правило, отводится по 9 тысяч м2 торговых площадей. NRB относит к данной категории все центры с торговой площадью от 70 тысяч м2.
Тематический/ специализированный центр Theme/Speciality	Центры, значительно отличающиеся друг от друга по тематическому формату и размерам, обладающие при этом общими качествами, отличающими их от других категорий торговых центров. Архитектурная планировка выполнена в едином стиле. Основными арендаторами выступают отдельные магазины, рестораны и увеселительные заведения, а не универмаги и супермаркеты. Такой подход к планированию наполнения центра привлекает туристов и местных потребителей. Арендаторы, как правило, предлагают товары нестандартного ассортимента.
Эксклюзивный центр/центр высокой моды Upscale/Fashion Center	Состоит из группы магазинов модной одежды, бутиков, магазинов штучных товаров эксклюзивной группы, как правило, высокого качества и по высокой цене. Центр, ориентированный на модную одежду, включает в себя один или более специализированных универмагов и точек общественного питания. Чаще всего располагается в зонах проживания людей с высоким уровнем доходов.

Социально-экономическое поведение домохозяйств :: Социально-экономическое поведение домохозяйств

Тема: Предложение труда. Домохозяйства на рынке труда.  >>

Домохозяйства на рынке труда. Занятость членов домохозяйства. Модель предложения труда. Проблемы оценки предложения труда женщин и смещенные оценки регрессионной модели. Модели 1 и 2 поколения, процедура Хекмана.

Совместное решение мужа и жены о предложении труда (Г. Бэккер). Типы моделей согласования решений.

Понятие первичной и вторичной занятости. Моделирование предложения труда в сфере вторичной занятости. Профессиональная и трудовая мобильность. Различия в заработной плате мужчин и женщин.

 

Тема: Домохозяйство в обменной деятельности. Семейная политика.  >>

Теории межсемейного обмена. Частные трансферты. Доноры и акцепторы. Семейные сети.

Социальные трансферты. Семейная политика. Поддержка бедных семей. Пенсионные системы и модели выхода на пенсию.

 

Конспект занятия по познавательному развитию в подготовительной группе «Продукты питания»

Цель: обобщение и закрепление знаний детей о продуктах питания через дидактические игры.

Задачи: закрепить обобщающие понятия, информацию о классификации продуктов; развивать внимание, мышление; воспитывать дружеские взаимоотношения со сверстниками в образовательной деятельности.

Материалы и оборудования: Кукла Буратино,  картинками  с изображением продуктов питания, пазл «продукты», муляжи продуктов, магнитофон, конверты, буквы.

Ход:
Воспитатель: Ребята, сегодня на занятие к нам пришел Буратино. Он принес конверт с картинками, а как назвать их одним словом он забыл. Поможем ему?
Ответы детей.

Дети рассматривают картинки продуктов питания и называют их обобщающим словом.

Воспитатель: Ребята, а еще Буратино запутался, он не знает в каком отделе магазина купить хлеб, его любимые конфеты, из каких продуктов сварить суп.
Поможем Буратино разобраться. (Ответы детей)
Воспитатель: Для начала возьмите пазл и объединитесь в команды, собрав пазлы.
Дети собирают пазлы, объединяются в команды.

Воспитатель: Каждая команда придумывает название своей команды. За правильный ответ команды получают очки, которые в конце занятия складываются.
Д/и «Назови группу продуктов»
Каждая команда получает конверт с картинками продуктов питания. Дети объединяют их в группу, называют свою группу  продуктов (мясные, хлебо-булочные, молочные, кондитерские).

Д/и «Приготовь блюдо»
Команды получают набор продуктов (картинки).  Детям  необходимо приготовить блюдо: суп, компот, винегрет, торт).

Также интересное познавательное занятие для подготовительной группы: Конспект занятия по познавательному развитию в подготовительной группе «Экологические правила Лесовичка»

Д/и «Вредные продукты»
Из набора муляжей продуктов дети выбирают  вредные продукты и объясняют свой выбор.
Воспитатель: Ребята, что-то мы засиделись, давайте разомнемся.
Дети выполняют музыкальную разминку

Д/и «Составь слово»
Дети, используя картинки с изображением продуктов питания, по первым буквам названия продуктов составляют слова –блюдо (каша, салат, пирог, торт).
Воспитатель: Буратино, теперь ты знаешь из каких продуктов готовить суп, компот? (Буратино шепчет на ухо воспитателю ответ)
Ребята, Буратино в своем огороде вырастил странные овощи: огурпуста, редисвекла, чеслук, помирепа,. Что вырастил Буратино?
Дети называют овощи
Воспитатель: Из овощей можно приготовить разные блюда. Какие?
Команды по очереди называют блюда из овощей
Воспитатель: Ребята, скажите, что есть в продуктах, очень нужное для нашего организма?
Ответы детей
Воспитатель: Ребята, давайте еще раз вспомним, какие продукты бывают, в каких отделах Буратино купит хлеб, конфеты?
Ответы детей
Воспитатель: Ребята, угадайте, какой витаминный напиток я вам приготовила. Он сделан из фрукта круглой формы, зеленого цвета?
Ответы детей
Воспитатель угощает детей яблочным соком

Название: Конспект занятия по познавательному развитию в подготовительной группе «Продукты питания»
Номинация: Детский сад, Конспекты занятий, НОД , развитие представлений об окружающем мире и о себе, Подготовительная группа
Автор: Ломаева Ирина Александровна
Должность: воспитатель
Место работы: МБДОУ № 299
Месторасположение: г. Красноярск ул. Гусарова 24

Реферат на тему Классификация предприятий общественного питания

кондитерских изделий, других видов продукции и реализацией их в

розничную торговую сеть в порядке оптового отпуска.

Наиболее распространёнными предприятиями общественного питания

являются рестораны, кафе, бары, столовые, закусочные. Они могут работать

на сырье или полуфабрикатах, быть в системе управления структурного

образования или самостоятельными с любой формой собственности.

Предприятиям этого типа предъявляется достаточно определённые и жёсткие

требования. Они касаются внешнего вида предприятия, оформления залов и

помещений для потребителей, наличия эстрады и танцевальной площадки,

банкетного зала или кабинетов, микроклимата, мебели, столовой посуды и

приборов, столового белья, меню и ассортимента собственной продукции и

покупных товаров, методов обслуживания потребителей, одежды и обуви,

музыкального обслуживания. Характерной особенностью внешнего вида

предприятия общественного питания является вывеска. Она должна иметь

следующую информацию: тип предприятия, класс, форму организации его

деятельности, фирменное название, местонахождение собственника (адрес

юридического лица), информацию о режиме работы и оказываемых услугах.

Для ресторанов и баров оформление вывески должно сопровождаться

элементами световой рекламы; для кафе, столовых и закусочных – обычное.

Особое внимание на предприятиях общественного питания уделяется

торговому залу, т.е. специально оборудованному помещению,

предназначенному для реализации и организации потребления готовой

кулинарной продукции. Обслуживание потребителей в залах предприятий

общественного питания может осуществляться двумя методами:

обслуживание официантом, барменом, буфетчиком, продавцом или

самообслуживание. Для отпуска пищи любым из этих методов организуется

специальные раздачи. Раздача представляет собой специально оборудованное

помещение, часть зала или производственного помещения предприятия,

предназначенные для комплектования и отпуска готовой кулинарной

Проекты гостиниц. Дизайн отелей и гостиничных номеров. Проектирование современных отелей.

Проекты гостиниц. Дизайн отелей и гостиничных номеров. Проектирование современных отелей.

Гостиница — это многофункциональный объект недвижимости, при проектировании которого учитывается большое количество требований и регламентов. Давайте рассмотрим ключевые моменты работы в проекте, оценим форматы гостиниц, возможные планировочные решения и особенности создания гостиничных номеров.

Реализация гостиничного проекта осуществляется по одному из двух направлений:

1. Разработка проекта гостиницы «с нуля».

2. Реконструкция или реновация существующего объекта недвижимости под гостиничный формат.

Разработка проекта гостиницы

Это направление интересно тем, что позволяет архитекторам и дизайнерам проявить весь опыт и навыки для создания уникального архитектурного объекта. Возможны различные варианты реализации, которые могут быть ограничены только бюджетом и инвестициями в проект.

Факторы которые имеют непосредственное влияние на проект гостиницы: локация (расположение) нового отеля, концепция и аудитория гостиницы, наличие стандартов гостиничной сети и уровню сервиса в отеле, бюджет для реализации.

Это направление требует значительных временных затрат на согласование проектной документации на соответствие будущей гостиницы всем нормам строительства (СНиПы и СанПиНы).

Реконструкция имеющегося здания под гостиницу

Вписать технологию работы гостиницы в существующее здание, учесть требования Инвестора проекта по концепции отеля — вот ключевая задача архитектора проекта.

Данный предпроектный этап не требует много времени для согласования основной технической документации, с силу того, что все необходимые процедуры были совершены на этапе строительства объекта реконструкции (реновации).

Необходимо провести анализ проектной документации, технического паспорта здания, планов БТИ, возможных допусков и ограничений, на предмет возможного использования объекта недвижимости  под создание гостиничного комплекса.

Проект реализуется в объемах уже имеющиеся застройки или здания, поэтому архитектору проекта необходимо иметь опыт и знания специфики работы гостиниц, что бы подготовить решение для функционирования гостиницы.

Адаптация зданий или их перестройка под гостиницы популярное в настоящее время направление. Это связанно с тем, что в крупных мегаполисах все меньше остается площадок под застройку с хорошими коммерческими характеристиками. Работа с объектами незавершенного строительства или объектами под реконструкцию позволяет создать привлекательные отели, как для гостей, так и для инвесторов.

В нашей практике были проекты отелей на базе объектом Мострансагенства, здания бывшего Тубдиспансера, здания завода и конюшен.

Переработка старых типовых гостиничных комплексов или офисных пространств, сложная и не всегда экономически выгодная история. В первом случае — конструктив здания и несущих перекрытий не позволяет произвести серьезных изменений внутреннего пространства для увеличения площади номеров без уменьшения их количества и потери полезной площади.

Во втором варианте — здание изначально не предназначенное под гостиницу. В результате реконструкция может быть очень дорогая, с точки зрения инвестиций и само здание не соответствовать требованиям к эксплуатации (нагрузка, объемы электричества и т.д.).

Проектирование гостиниц. Основные подходы

Выделим основные подходы к проектированию гостиниц, независимо от их направления и состава:

1.     Отель должен быть органически вписан в существующую застройку или в окружающую среду, учитывать местный ландшафт, видовые характеристики и подъездные пути
2.     При проектировании отелей учитываются требования к климатическим зонам, температурному режиму, сейсмической обстановке, нагрузки на будущее здание
3.     Функционально-планировочные решения должны учитывать все требования по обслуживанию гостей и оказанию гостиничного сервиса. Все проектируемые объемы иметь обоснованный характер
4.     Все решения по конструктивам здания, предложенным планировочным решениям, архитектурным решениям, должны быть сбалансированными между затратами на содержание и эксплуатацию и доходами отеля
5.     Соответствие санитарно-гигиеническим, экологическим нормам, требованиям для прохождения обязательной классификации
6.     Зонирование территории отеля с учетом разработанной концепции и оказываемых услуг

Состав помещений в отеле

В составе проектной группы обязательно должен быть архитектор с опытом проектирования гостиничных комплексов и технолог. Это позволит связать требования к конструктиву здания и состава необходимых помещений для его функционирования с бизнес-процессами, которые будут возникать уже непосредственно при эксплуатации.

Количество зон в составе отеля и набор необходимых помещений для каждой зоны формируется на этапе разработки концепции. Состав будет напрямую зависеть от категории гостиницы, типа отеля и дополнительных услуг.

Различия гостиниц от количества номеров

Большой сетевой отель и проект мини-отеля безусловно будут сильно различаться по структуре. Главные отличия в площадях номеров и вспомогательных площадях. Чем больше площадь номера, тем больше дополнительных площадей (инфраструктуры) необходимо учесть.

Базовые требования к составу необходимых помещений каждой группы отелей, соответствие выбранной «звездности» и категории, заложены в требованиях классификации гостиницы. Они влияют на проект отеля и его дизайн, на состав помещений.

Если в большом отели, на 100 номеров, вы ожидаете найти конференц-зал или бассейн, то в мини-отеле на 25 номеров этого не будет. Требования к каждой группе разные, в том числе существенно могут отличаться требования к отелям, в зависимости от страны.

Мини-отели, гостевые дома, базы отдыха, капсульные отели, постоялые дворы — все это разновидности средств размещения и для каждой группы свои требования к проектированию и набору помещений, которые необходимо учитывать.

Гостиницы на 10 номеров

Ключевое слово — экономия пространства и компактность. Это задает направление для проектирования и оказания сервиса и услуг гостям. Душевые комнаты и санузел для блока номеров, а не индивидуальные. Отсутствие системы кондиционирования. Возможность размещения двухуровневых кроватей. Гостевые номера по площади от 10 до 16 квадратных метров. В составе номера, только самое необходимое для проживания: кровать, полки для одежды, стул, прикроватная тумба.

Вспомогательные пространства по площади минимальные. Стойка регистрации гостей может отсутствовать. Небольшое количество персонала не требует отдельных помещений для него. Такие гостиницы на 10 номеров, реализуются на небольших участках земли или в уже в существующих зданиях. Они формируются на небольших площадях и являются наиболее распространенным гостиничным форматом.

Гостиницы на 20 номеров

С увеличение номеров и количества гостей на территории гостиницы, автоматически увеличивается количество обслуживающего персонала. Для персонала необходима комната отдыха и приема пищи, хранение личных вещей. При увеличение количества номеров уже будет необходимо организовать помещения для горничных и склад оборудования и расходных материалов.

Площадь номеров в среднем от 10 до 17 квадратных метров. Номера, как правило содержат только необходимый набор для проживания гостя. Концепция наполнения зависит от собственника отеля и его понимания качества и комфорта. Такие отели организуются на незначительных площадях в действующих зданиях или в отдельно стоящих домах. Наличие парковочной зоны в отеле является значительным конкурентным преимуществом.

Гостиницы от 50 номеров

Отель на 50 номеров — это полноценный гостиничный комплекс. Площадь какого отеля в среднем от 2500 до 4000 квадратных метром. К гостиничным номерам уже формируется значительный состав вспомогательной инфраструктуры и помещений.

Основные функциональные и вспомогательные зоны размещаются на уровне цокольного или первого этажа. Здание многоэтажное. На первом этаже размещают зону рецепции и лобби, лифтовые холлы и зоны ресторана. Ресторан проектируется так, что бы обслуживание было возможно, как для гостей отеля, так и для гостей города. Необходимо учитывать наличие достаточного количества парковочных мест.

Площадь гостиничных номеров категории «Стандарт» (в зависимости от категории гостиницы) от 17 до 21 квадратных метров.

Состав гостиничных услуг

Состав услуг формируется от типа гостиницы, сегмента принимаемых гостей и состава оказываемых дополнительных услуг. В ключевым услугам можно отнести:

1.     круглосуточный доступ в отель
2.     медицинская аптечка
3.     общая информация о достопримечательностях, объектах исторического наследия, ресторанах и других объектах рядом с гостиницей
4.     номера специальных служб (скорая, полиция и других экстренных служб)
5.     смена белья, уборка номера и территории
6.     охраняемая территория
7.     наличие парковочной зоны
8.     организация питания

Услуги в отеле напрямую влияют на формирование и зонирование площадей в проекте. Полноценный ресторан потребует организацию кухни, склада, зоны погрузки/выгрузки и хранения отходов. Предоставление в отеле только завтрака, позволит организовать небольшое кафе или площадь для приема пищи, а доставку завтраков заказывать через специальные сервисы.

Персонал в отеле

Количество персонала в отеле диктует концепция отеля и уровень сервисного обслуживания. Чем выше уровень гостиницы и больше количество услуг, тем солиднее состав персонала. В отелях категории «пять звезд» на один номер в среднем приходится два сотрудника.

Особое место в отеле занимает персонал, который имеет прямой контакт с гостем: служба бронирования, ресторанная служба, служба эксплуатации, горничные. Их уровень знаний, правила поведения и общения с гостями специально тренируется. Существуют стандарты общения с гостями, которые отражают все возможные ситуации, которые могут возникнуть между персоналом и гостями.

Специально персонал обучают работе с конфликтами, нестандартными ситуациями и обращениями гостей. Персонал, который практически не имеет контакта с гостями: служба эксплуатации, юридическая служба, техническая служба, финансовый департамент, внутренняя служба безопасности и сотрудники кухни.

Как расположены гостиничные номера в отеле

Как правило гостиничные этажи с номерами имеют коридорный принцип, где сами номера занимают правую и левую сторону, а в центральной части размещен коридор. Номера средней категории располагаются на низких этажах, имеют средние видовые характеристики, могут иметь естественные формы затемнения и выходить на технологические или обслуживающие объекты в отеле.

Номера повышенной категории размещаются на высоких этажах, могут быть угловыми. Имеют хорошие видовые характеристики, панорамные виды, не имеют визуальных ограничений. Обладают достаточным естественным освещением.

Номера премиум и люкс размещаются на закрытом этаже. Для них предусмотрена отдельная лифтовая группа и прямой доступ с парковочной зоны. Дополнительно для такой категории номеров может быть предоставлена дополнительная охрана, персональный консьерж.

Планировка номера в гостинице

Площадь в отеле на которую приходиться номерной фонд составляет 60-65% от общей площади здания. Грамотное размещение номеров, разработка дизайн проекта и организация пилотных номеров, позволит при реализации проекта сформировать необходимый состав элементов для комплектации, провести оценку затрат инвестиций в запуск, исключить ошибки при дальнейшей эксплуатации гостиницы.

Требования к номерному фонду, составу комплектации, площади номеров можно найти в требованиях к классификации гостиниц (Постановление Правительства РФ от 16 февраля 2019 г. №158 «Об утверждении Положения о классификации гостиниц»).

На этапе концепции и разработки дизайн проекта гостиничных номеров, закладываются все необходимые требования к номерному фонду: количество кроватей, наличие окон, системы кондиционирования и вентиляции, размеры ванной комнаты (ванная или душевая кабина), системы пожаротушения, телевидение и телефония.

В проекте гостиничного номера учитываются высоты для розеток, их количество и места размещения, уровень освещения и размещения световых приборов, состав выключателей и переключателей.

Комплектация гостиничных номеров

Состав необходимой мебели и технического оснащения определяется на стадии проектирования. Закладываются все необходимые инженерные решения, коммуникации, иные системы управления в номере.

К современным решениям можно отнести автоматическое открытие/закрытие штор, беспроводная зарядка телефона, дополнительное ночное освещение, выбор звукового сопровождения и климата, возможность голосового управления системами в номере.

Каждый отель (сетевой или независимый) самостоятельно определяет состав мебели в номере, ее качество и уровень. Важно, что бы все предметы соответствовали гостиничным нормам, имели необходимые сертификаты соответствия и были максимально долговечны.

Проект номера включает в себя:

1.     планировочное решение с расстановкой мебели и оборудования
2.     стилистика и дизайн гостиничного номера
3.     спецификация мебели, оборудования, отделки
4.     рабочая документация

При планирование номера необходимо учесть удобство нахождения в нем гостей. Задача проектирования – избежать бесполезной площади ничего не дающей гостю, но увеличивающая бюджет проекта.

Планируя площадь гостиничного номера нужно учитывать:

1.     максимальное количество гостей
2.     площадь, обязательная для комплектации (кровати, шкафы, санузел)
3.     карта перемещения гостей в номере

Дизайн проект номера гостиницы

Дизайн интерьера номера должен соответствовать стилю и концепции отеля, формировать ожидания гостя от прибывания в номере. Гость проводит большое количество времени именно в номере и от комфорта его прибывания, зависит общее впечатление от гостиницы.

Качество отделки и выбранные материалы, предметы интерьера, все работает на удобство прибывания гостя. Важно не только визуальное впечатление, но и детали, уровень и удобство использования пространства.

Темы проектов по биологии | Творческие проекты и работы учащихся

В данном разделе сайта мы предлагаем школьникам интересные темы проектов по биологии для проведения исследовательской или проектной работы, как индивидуальной, так и групповой.

Среди предложенных рекомендуем выбрать интересные темы проектов по биологии для 5 класса, 6 класса, 7 класса, 8 класса, 9 класса, 10 класса, 11 класса, а также актуальную тему проекта по биологии с практическим применением.

У нас Вы найдете темы проектов по биологии (ФГОС) на бактерии, растения, грибы, витамины, плоды, вирусы, насекомые, животные и т.д.

Мы подобрали и распределили по алфавиту наиболее познавательные темы проектных работ по биологии для 5, 6, 7, 8, 9, 10 и 11 класса на изучение грызунов, цветов, мха, рыб, птиц, иных различных живых организмов, флоры и фауны. Наиболее интересными являются исследования влияния Луны на живые организмы Земли, исследования флоры памятников природы, а также меловых отложений.

Примечательно, что работа над исследовательскими работами по менее интересным для учащихся темам может способствовать проявлению интереса учащегося к ранее не замеченным ими занятиям и открыть новые горизонты для творчества и изучения.

Любую формулировку темы исследовательской работы по биологии рекомендуется ребятам изменять, тем самым упрощая или усложняя задачу и проблему проектной работы. Рекомендуемым является выбор темы творческого проекта по биологии вместе с учителем биологии, при выполнении проекта обязательна консультация и руководство преподавателя.

Правильная формулировка темы помогает в дальнейшем проведении индивидуального исследовательского проекта по биологии, точно выставляя рамки и содержание работы, а также результат, который необходимо достичь по ее окончанию.

Темы проектов по биологии (общие)

Темы исследовательских проектов по биологии для учащихся школы:

Рекомендуем перейти к:
Правилам оформления проекта

Если Вы хотите разместить ссылку на эту страницу, установите у себя на сайте, блоге или форуме один из кодов:

Код ссылки на страницу «Темы проектов по биологии«:
<a href=»http://tvorcheskie-proekty.ru/node/505″ target=»_blank»>Темы проектов учащихся по биологии</a>

Код ссылки на форум:
[URL=http://tvorcheskie-proekty.ru/node/505]Темы исследовательских работ по биологии[/URL]

· Темы GitHub · Классификация продуктов питания GitHub

Вот 77 публичных репозиториев соответствует этой теме .

Классификация пищевых продуктов с глубоким обучением в Keras / Tensorflow

• Обновлено 22 марта 2017 г.
• Блокнот Jupyter

изображение еды для рецепта с глубокими сверточными нейронными сетями.

• Обновлено 8 февраля 2021 г.
• Блокнот Jupyter

Обнаружение продуктов питания и рекомендации с помощью глубокого обучения

• Обновлено 30 марта 2020 г.
• Блокнот Jupyter

Пакет Python для Open Food Facts

• Обновлено 15 декабря, 2020
• Python

Модель CoreML, которая классифицирует изображения еды

• Обновлено 15 февраля 2018 г.
• Swift

📱🏃🍎 Приложение для фитнеса, которое используется для отслеживания данных о вашей физической форме, ежедневного подсчета калорий, приглашения друзей тренироваться вместе и в конечном итоге выздороветь.

• Обновлено 25 октября 2020 г.
• Ява

Учебное пособие по созданию и развертыванию мобильного классификатора глубокого обучения для продуктов питания

• Обновлено 5 янв.2021 г.
• Машинопись

Распознавание еды с использованием API Calorie Mama AI

• Обновлено 25 декабря 2017 г.
• Ява

Этот репозиторий содержит набор данных и исходный код для классификации категорий продуктов питания по изображениям блюд.

• Обновлено 9 декабря, 2020
• Python

• Обновлено 11 декабря, 2020
• JavaScript

Модель встраивания изображений еды с открытым исходным кодом

• Обновлено 10 декабря 2017 г.
• Python

Классификация продуктов питания с использованием глубокого обучения

• Обновлено 12 янв. 2021 г.
• Блокнот Jupyter

Nutri-Score — цель проекта — предоставить простую библиотеку, которая может рассчитывать Nutri-Score.

• Обновлено 11 декабря, 2020
• JavaScript

Двоичная сеть для распознавания изображений еды (Keras tenorflow)

Это обычное приложение для определения продуктов питания, которое дает вам представление о достижении ваших целей по калориям по сравнению с едой, которую вы едите.

• Обновлено 14 сен.2019 г.
• Python

Программа на питоне, использующая обученный ИИ для распознавания еды на изображениях.

• Обновлено 13 нояб.2020 г.
• Python

Android-приложение FOoD Decider, встроенное в котлин.

• Обновлено 10 июня 2018 г.
• Котлин

Приложение Django для генерации пищевых ингредиентов из изображения еды с использованием настроенного ResNet50

• Обновлено 13 нояб.2020 г.
• Блокнот Jupyter

• Обновлено 11 декабря, 2020
• Python

Домашний помощник по управлению питанием для Google Assistant или облачный сервис преобразования речи в текст

• Обновлено 20 янв. 2020 г.
• Python

Общее пространство для работы над открытым стандартом данных, связанных с пищевыми продуктами, которое началось как проект Foodtree.

Пример распознавания еды Android с использованием API Calorie Mama AI

• Обновлено 22 июня 2017 г.
• Ява

и ссылка на набор данных для кенийского документа по обнаружению пищевых продуктов, принятого в качестве документа на семинаре MADiMA 2019 в рамках конференции ACM MM 2019.

• Обновлено 27 сен 2020
• Python

Этот репозиторий содержит ipynb для проекта глубокого обучения визуальной классификации категорий продуктов питания

• Обновлено 12 июл. 2019 г.
• Блокнот Jupyter

Сверточная нейронная сеть для распознавания пищевых продуктов

• Обновлено 26 марта 2020 г.
• Python

Веб-приложение, которое принимает пользовательский ввод изображения еды и выводит классификацию изображения

• Обновлено 3 февраля 2021 г.
• Блокнот Jupyter

Внутренний репозиторий для проекта таксономии пищевых продуктов foodo.Это проект пяти студентов ТУМ курса: Future Business Labs (IN2106, IN2128, IN212807)

• Обновлено 25 августа, 2019
• JavaScript

Система, которая принимает изображения продуктов питания в качестве входных данных, автоматически распознает продукты питания и выдает сведения о питательных веществах в качестве выходных данных.

• Обновлено 16 сен 2020
• Блокнот Jupyter

Capstone project — сотрудничал с Plated.com

• Обновлено 18 декабря 2018 г.
• Блокнот Jupyter

Сервер классификатора изображений еды, созданный с использованием Tensorflow.js и Express.js

• Обновлено 11 октября, 2020
• JavaScript

Улучшить эту страницу

Добавьте описание, изображение и ссылки на пищевая классификация страницу темы, чтобы разработчикам было легче узнать о ней.

Куратор этой темы

Добавьте эту тему в свое репо

Чтобы связать ваш репозиторий с пищевая классификация тема, посетите целевую страницу репо и выберите «управлять темами».

Узнать больше

тем проекта в области пищевых технологий | Sciencing

Пищевая технология — это область науки о продуктах питания, в которой ученые-диетологи анализируют и улучшают приготовление пищи, методы приготовления, консервирование и упаковку. Ученые-диетологи добиваются этих улучшений за счет развития научных методов и исследований.Анализ, особенно анализ химического состава пищевых продуктов, также играет важную роль в разработке новых пищевых технологий. Для проекта технологии пищевых продуктов вы можете выбрать идею в одной из этих областей или выбрать анализ химического состава пищи.

Упаковка

Упаковка — важная тема в пищевой промышленности. В пищевой промышленности используются разные типы упаковки для разных целей. Для проекта пищевых технологий, касающегося упаковки, вы могли бы показать, как различные упаковочные материалы по-разному влияют на содержащиеся в них продукты питания.Одним из примеров этого типа проекта является упаковка продукта питания, процесс порчи которого легко увидеть, как нарезанное яблоко, в различные типы упаковочного материала. Заверните дольки яблока в различные упаковочные материалы, в том числе целлофан, полиэтиленовые пакеты, фольгу и бумагу, и поместите их в холодильник; следить за процессом разложения ломтиков, чтобы сообщать о том, какие типы упаковки лучше всего сохраняют ломтики яблока.

Процессы приготовления

Пищевиков интересует, как готовить пищу различных типов, форм и размеров.Их также интересуют математические отношения между временем приготовления, температурой и приготовляемой пищей. Некоторые могут предположить, что этот тип исследования похож на создание новых рецептов, но истинное намерение ученого, анализирующего процессы приготовления пищи, очень похоже на намерение химика, исследующего температуры кипения и замерзания различных химикатов — создать базу знаний для основных единиц науки. Проект, изучающий процесс приготовления, должен включать эти представляющие интерес переменные.Например, вы можете определить, как толщина куриной грудки влияет на время приготовления. Купите куриные грудки разной толщины, вставьте в них термометры и готовьте. Измерьте, сколько времени требуется, чтобы каждый кусок курицы нагрелся до 170 градусов по Фаренгейту. В своем отчете свяжите время приготовления с толщиной куриной грудки.

Консервация

Несмотря на то, что упаковка является важной частью консервирования пищевых продуктов, люди веками сохраняли пищу без современных упаковочных устройств, таких как пакеты с застежкой-молнией и фольга.Напротив, наиболее важным аспектом сохранения пищевых продуктов являются ингредиенты, используемые в самих пищевых продуктах. Поскольку ученых-кулинаров интересует, какие ингредиенты помогают сохранить пищу, вы можете выбрать этот угол для своего проекта. В рамках проекта по ингредиентам проанализируйте влияние конкретных ингредиентов на рост бактерий. Положите в чашку Петри с небольшим количеством бактерий различные продукты, например, чеснок или лук. Следите за ростом бактерий в течение нескольких дней, чтобы определить, какие ингредиенты лучше всего борются с ростом бактерий.

Анализ пищевых продуктов

Пищевая технология — это также анализ пищевых продуктов, чтобы ученые-специалисты в области пищевых продуктов могли определить, какие типы технологий принесут наибольшую пользу конкретным продуктам. Если вы хотите выполнить проект по анализу пищевых продуктов, сначала выберите пищевой продукт и содержащийся в нем ингредиент или химическое вещество, которые вы хотите исследовать. Простой пример анализа пищевых продуктов включает определение содержания воды в фруктах. Соберите вместе разные фрукты, взвесьте их, нарежьте, высушите и снова взвесьте.Разница между первым и вторым весом — это вес воды плода.

Саймон Бедфорд

Машинное обучение и классификация пищевых продуктов

В период с апреля по октябрь этого года я прошел интенсивный курс по науке о данных, проводимый Springboard, и мой проект заключительного этапа включал попытку обучить алгоритм машинного обучения для правильной классификации изображений пищевых блюд.

Цель этого поста — попытаться объяснить некоторые из лежащих в основе моделей и результатов относительно нетехническим способом.

1. Мотивация проекта
2. Проблема и определение успеха
3. Общий подход и данные
4. Традиционное машинное обучение: алгоритмы
5. Традиционное машинное обучение: особенности
6. Глубокое обучение и нейронные сети
7. Результаты
8. Визуализация сети
9. Резюме

1. Мотивация

Возможно, первый вопрос может заключаться в том, почему вас волнует классификация продуктов питания?

Дело в том, что классификация продуктов питания — это всего лишь средство для достижения цели; Я хотел узнать больше о методах компьютерного зрения, но для этого мне нужно было поработать над реальной проблемой.Я выбрал классификацию продуктов, потому что она позволяет мне применять полученные знания в одном из моих любимых занятий: еде и приготовлении пищи.

Тем не менее, это не просто игрушечная проблема. Есть много потенциальных приложений для успешного алгоритма классификации пищевых продуктов. Например, когда люди ищут рецепты, теперь довольно часто обращаются к веб-сайтам и приложениям, чтобы найти контент, связанный с едой. Одно очень простое приложение может быть для поиска и извлечения рецептов с использованием изображения блюда, например того, что вы пробовали во время путешествия, но имя которого вы теперь забыли.

В качестве другого примера, уже есть исследователи, работающие над классификацией пищевых продуктов, привязанной к данным о пищевых калориях, чтобы помочь людям легко вести дневник питания и подсчет калорий, что, возможно, позволит им лучше контролировать потребление пищи и придерживаться диеты.

Однако это все, что я скажу о приложениях, поскольку настоящая цель состоит в том, чтобы лучше понять методы машинного обучения, в частности, применительно к классификации изображений.

2.Проблема и определение успеха

Я уже намекнул на проблему, но будет полезно сделать ее более формальной.

В частности, мы столкнулись с проблемой классификации. Учитывая набор изображений различных типов продуктов питания, мы хотим найти алгоритм, который может «показать» изображение и правильно отнести его к одной из заранее определенных категорий.

Следует отметить несколько важных моментов, связанных с этим типом проблем:

1. Категории предопределены и фиксированы; алгоритм будет способен только отнести изображение к «известной» категории или классу. Он не сможет определять новые категории продуктов на лету.
2. Мы ограничиваем задачу определения отдельных категорий для каждого изображения, или, другими словами, алгоритм должен решить, относится ли изображение к пицце или стейку и т. Д. Существуют методы компьютерного зрения для идентификации нескольких объектов на одном изображении, однако они выходят за рамки объем этого проекта.

Определение успеха

Еще кое-что, что следует определить заранее, — это определение успеха: как следует оценивать производительность различных алгоритмов?

Одним из очень простых показателей может быть степень классификации, то есть общее количество правильных прогнозов, деленное на общее количество сделанных прогнозов.

Хотя это и позволяет измерить успешность прогнозирования, этот показатель не полностью отражает все тонкости классификации. Вместо этого мы будем использовать показатель, называемый F1-оценкой, проиллюстрированный на следующем простом примере.

Рассмотрим сокращенную версию задачи, относящуюся к категории изображений «Пицца» или «Не пицца». Обычно, когда «показывают» изображение, алгоритм выводит вероятности для каждого результата, а не окончательный ответ.

Например, для нового изображения алгоритм может вывести:

• Пицца : вероятность = 0.6
• Not Pizza : Вероятность = 0,4

Чтобы преобразовать эти вероятности в прогноз, мы должны установить пороговое значение вероятности для пиццы, при этом любая оценка выше этого порога является прогнозом для пиццы, а любая оценка ниже становится Not Pizza. В этом примере, если мы установим порог на 0,5, то изображение будет классифицировано как Пицца (как 0,6> 0,5).

Теперь представьте, что мы показываем 100 изображений алгоритму классификации, и мы суммируем полученные прогнозы в таблице (обычно называемой матрицей неточностей).

Строки представляют Истинную категорию изображений, а столбцы — Прогнозируемую категорию. Эти результаты можно резюмировать следующим образом:

• Истинные плюсы: верхний левый угол; изображения Пиццы правильно классифицированы как Пицца.
• Ложные отрицания: верхний правый угол; изображения пиццы, ошибочно отнесенной к категории Not Pizza.
• ложных срабатываний: нижний левый угол; изображения, не относящиеся к категории «Пицца», ошибочно классифицируются как пицца
• True Negatives: нижний правый угол; изображения, не относящиеся к пицце, правильно классифицируются как не пицца.

Теперь мы можем определить две метрики.

$$ Точность = \ frac {True \ Positives} {True \ Positives + False \ Positives} $$

$$ Recall = \ frac {True \ Positives} {True \ Positives + False \ Negatives} $$

Один из способов подумать о точности — это то, что она измеряет среди всех изображений, которые должны быть пиццей, какие пропорции на самом деле являются пиццей. В некотором смысле это говорит нам о том, насколько шумны наши прогнозы по пицце или насколько алгоритм путает другие типы еды с пиццей.

«Напоминание аналогичным образом» спрашивает, какая часть из всех истинных изображений пиццы была правильно определена как пицца.Это показатель того, насколько хорошо алгоритм правильно определяет изображения пиццы и помещает их в нужную категорию.

Оказывается, изменяя упомянутый выше порог классификации вероятности, вы можете настроить оценки точности и отзыва для алгоритма классификации.

Предположим, например, что вы хотите максимизировать точность; на практике это означает минимизацию ложных срабатываний или, другими словами, требование к алгоритму вывода Пиццы только в том случае, если он очень уверен, что это изображение Пиццы.Чтобы достичь этого, вы можете увеличить пороговую вероятность, тем самым гарантируя, что прогнозы Pizza будут сделаны только тогда, когда вероятность для Pizza высока.

Точно так же, уменьшив порог вероятности, вы можете заставить алгоритм классифицировать изображения как пиццу, даже если его достоверность низкая, тем самым минимизируя ложноотрицательные результаты и приводя к более высокому отзыву. Это может быть важно в других приложениях, например, при использовании машинного обучения для обнаружения раковых клеток, где стоимость ложноотрицательных результатов выше, чем стоимость ложных срабатываний.

Хотя для измерения производительности алгоритма можно использовать либо Precision, либо Recall, в конечном итоге оба важны. Таким образом, мы определяем оценку F1 как:

$$ F1 = \ frac {2 \ * \ Precision \ * Recall} {Precision + Recall} $$

Это конкретное определение дает равный вес как точности, так и отзыву, однако можно адаптировать формулу, чтобы придать больший вес одному или другому. F1 измеряется по шкале от 0 до 1, где 1 является наилучшей возможной оценкой.

3. Общий подход и данные

Теперь у нас есть определение проблемы:

Найдите алгоритм, который может принимать изображение в качестве входных данных и выводить прогноз для категории еды, содержащейся на изображении

, а также показатель успеха, результат F1.

Одним из способов решения этой проблемы может быть попытка вручную создать список правил, чтобы различать разные виды еды. Например, если вы хотите различать изображения яблок и бананов, вы можете попытаться построить правила, учитывающие форму, размер, цвет и т. Д.

Однако, как мы знаем из опыта, яблоки могут быть самых разных цветов, бананы — самой разной формы и т. Д., Поэтому разработка исчерпывающего набора правил может довольно быстро стать непосильной задачей. Проблема усугубляется, когда мы рассматриваем сложные пищевые блюда, а не отдельные ингредиенты.

По этой причине, вместо того, чтобы использовать подход, основанный на правилах, мы обращаемся к области под названием Машинное обучение.

Машинное обучение

Артур Самуэль, пионер в этой области, определил машинное обучение как:

«Область обучения, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования»

В основе машинного обучения лежат алгоритмы, которые могут построить внутреннее представление или модель некоторых данных, без необходимости явно программировать модель самостоятельно.

Такие алгоритмы затем могут использовать эту внутреннюю модель, чтобы делать прогнозы относительно новых точек данных.

Мы сконцентрируемся на особом типе машинного обучения, который называется обучением с учителем.

Обучение с учителем

В контролируемом обучении мы начинаем с соответствующего набора данных, которые уже были классифицированы по различным категориям интересов. В конкретном случае этого проекта это означает, что кто-то просмотрел каждое изображение в наборе данных и вручную прикрепил метку к каждому изображению.

Эти помеченные данные затем используются в течение периода обучения, в котором мы «показываем» каждое изображение алгоритму вместе с правильным ответом, и алгоритм пытается использовать эту информацию для построения обобщенной модели, которая может точно отображать входные данные (обучающее изображение данные) к выходам (прогнозы категорий продуктов питания).

Как будет показано в следующих разделах, особенности внутренней модели сильно различаются между алгоритмами. Более того, когда мы «показываем» изображения алгоритму во время обучения, некоторые алгоритмы используют все изображение, пиксель за пикселем, тогда как другие используют другие типы данных, извлеченных из каждого изображения.

Ключ к контролируемому обучению — это иметь данные, категории или ответы которых вы знаете заранее, и использовать эти ответы, чтобы научить алгоритм делать прогнозы относительно новых данных.

Набор данных

Для этой конкретной задачи нам нужен набор обучающих данных, который состоит из большого количества предварительно категоризированных изображений различных типов еды. Набор данных, с которым мы будем работать, поступает из лаборатории компьютерного зрения ETH Zurich и называется Food 101 Dataset.

Этот набор данных состоит из 101 различных категорий продуктов питания, по 1000 изображений в каждой категории, всего 101 000 изображений. Однако общий набор данных слишком велик для практических экспериментов на ноутбуке, поэтому, чтобы уменьшить сложность, мы сосредоточимся на 12 категориях из всего списка:

Изображения в наборе данных Food-101 имеют смешанное качество. Некоторые из них очень четкие, хорошо освещенные и помещены в рамку на рассматриваемом продукте. Другие, однако, более шумные, плохо освещенные, содержат ненужные предметы и, в некоторых случаях, даже имеют неправильную маркировку. Ниже приведены некоторые примеры изображений высокого и низкого качества:

В некоторых отношениях этот «шум» в данных усложняет проблему, так как алгоритм должен будет различать типы продуктов питания, которые не так легко различить, а также правильно определять категории продуктов питания на изображениях, которые значительно различаются с точки зрения освещение и качество изображения.

В то же время это также означает, что если мы сможем обучить классификатор до достаточного уровня точности, то можно ожидать, что его прогнозы будут более надежными при использовании на реальных данных с одинаковым уровнем шума.

Использование данных

Прежде чем переходить к рассмотрению различных типов алгоритмов, важно отметить общую методологию использования данных в задачах контролируемого машинного обучения.

Как уже упоминалось, мы начинаем с набора из 12 000 изображений, поровну разделенных на 12 категорий, однако не все изображения будут использоваться во время обучения.

Вместо этого, прежде чем делать что-либо еще, мы разделим набор данных на два случайных подмножества для целей обучения и тестирования. Обучающие данные — это то, что мы покажем алгоритму вместе с соответствующими ответами на этапе обучения. Данные тестирования используются исключительно для оценки того, насколько хорошо данный алгоритм работает на практике.

Это общий шаблон использования данных, применимый к любому контролируемому подходу. Абсолютно важно, чтобы тестовые данные вообще не использовались во время обучения алгоритма, иначе любые прогнозы, сделанные на основе этих данных, можно было бы считать « обманом », и в конечном итоге мы не узнаем, насколько хорошо алгоритм может работать в реальном мире на ранее невидимых данные.

В идеальном мире, работая над проблемой контролируемого обучения, можно было бы изолировать от 15 до 20% данных для целей тестирования. На самом деле, точная стратегия и процент использования будут зависеть от характера проблемы, а также от реально имеющихся данных.

4. Традиционное машинное обучение: алгоритмы

Мы начинаем с изучения методов традиционного подхода к машинному обучению, в котором необходимо сделать два ключевых выбора:

1. Тип алгоритма для обучения и
2. Тип данных, используемых во время обучения

Существует множество алгоритмов машинного обучения, которые можно использовать, и мы кратко рассмотрим три примера ниже.

k-Ближайшие соседи

k-Nearest Neighbours (kNN) — это один из простейших алгоритмов обучения с учителем, который очень прост в использовании, визуализации и понимании.

Основная методология построения прогнозов:

1. Найдите k «ближайших» соседних изображений в наборе обучающих данных
2. Посмотрите категорию для каждого из этих соседей
3. Объедините категории для каждого соседа в общий прогноз

В приведенном ниже примере есть две категории: красная и синяя. Учитывая новую точку данных (зеленый треугольник), мы смотрим на 4 ближайших соседа, из которых три красные и только один синий, и поэтому мы классифицируем новую точку как красную.

Некоторые конкретные параметры, которые мы можем определить для алгоритма:

• Сколько соседей учитывать (значение k)
• Как определить расстояние между соседями и, следовательно, как определить «ближайший»
• Как объединить категории для каждого соседа в общий прогноз

Одним из самых больших недостатков алгоритма kNN является то, что тестирование занимает много времени, особенно при использовании большого набора данных.Это потому, что для того, чтобы сделать прогноз, алгоритм должен провести сравнение с каждым отдельным элементом обучающих данных, чтобы найти k-ближайших соседей.

Случайный лес

Чтобы понять случайный лес, нам сначала нужно взглянуть на немного более простую модель, называемую деревом решений.

Деревья решений, вероятно, знакомы многим людям в других контекстах и, скорее всего, распознают общую структуру ветвления, основанную на различных условиях.В контролируемом обучении основная концепция та же самая: попытаться построить дерево, ветви которого позволяют нам различать разные категории.

Например, предположим, что мы хотим различать апельсины, яблоки и бананы. Одно очень простое дерево решений может выглядеть примерно так:

Для некоторых типов задач деревья решений могут быть очень мощными, а их преимущество заключается в быстроте обучения и тестирования. Однако одна проблема заключается в том, что они имеют тенденцию «переоснащать» данные.Это означает, что модель, которую они создают, имеет тенденцию быть слишком специфичной для точных предоставленных обучающих данных, и модель не может хорошо обобщать при прогнозировании на новых примерах.

Один из способов борьбы с этим переобучением — построить большое количество различных деревьев решений и объединить выходные данные всех деревьев при прогнозировании. Каждое дерево «выращивается» с использованием немного другой версии обучающих данных, и есть надежда, что каждое дерево создаст немного другую модель, и, таким образом, алгоритм сможет уловить больше нюансов основной проблемы и лучше обобщить для новых данных.

Эта комбинация деревьев решений называется случайным лесом и является примером так называемого «ансамблевого» метода. Случайные леса — очень мощный классификатор, который находит применение во многих областях.

Машина опорных векторов

Последняя модель, которую мы кратко рассмотрим, — это машина опорных векторов.

Очень неформально, машина опорных векторов пытается построить модель, находя линию (или линии), которая разделяет разные категории таким образом, чтобы точки данных были разделены как можно большим промежутком.После того, как эта линия была идентифицирована, прогнозирование — это просто вопрос определения, на какой стороне линии падает новая точка данных.

Для чуть более технического объяснения мы обратимся к линейной алгебре (не стесняйтесь пропустить следующие несколько абзацев). Предположим, нам даны обучающие данные, в которых каждый пример представлен p разными значениями; в этом случае мы можем рассматривать наши обучающие данные как точки в p-мерном пространстве.

Машина опорных векторов пытается найти гиперплоскость размерности p-1 (в основном обобщение прямой линии до размеров p-1), которая разделяет, а также максимизирует разрыв между категориями.

Модель, описанная до сих пор, называется машиной линейных опорных векторов. Одна из распространенных проблем с этим подходом заключается в том, что часто невозможно найти разделяющую прямую или плоскость, учитывая только существующие точки данных.

Рассмотрим следующий пример в одном измерении:

Здесь невозможно найти единую прямую, разделяющую красную и синюю точки.

Однако посмотрите, что происходит, когда мы проецируем данные в двух измерениях, например, путем построения графика зависимости $ x ^ {2} $ от $ x $.

В этом многомерном пространстве теперь можно найти прямую, разделяющую два класса.

Это пример нелинейной классификации с использованием векторных машин Suport. Некоторыми распространенными преобразованиями в более высокие измерения являются полиномиальные (например, приведенный выше пример, где данные преобразуются в некоторую степень самих себя), а также использование так называемого ядра RBF.

На практике эти преобразования вычисляются с использованием так называемого «трюка с ядром».

Оптимизация алгоритма

Прежде чем двигаться дальше, мы должны сказать кое-что о необходимости оптимизации контролируемого обучения. Для каждой из упомянутых выше моделей есть определенные варианты выбора, которые необходимо сделать в начале, когда модель инициализируется перед обучением.

Например, для алгоритма k-Nearest Neighbours мы должны выбрать значение k и определение «близости». Для случайных лесов, помимо прочего, нам нужно указать количество деревьев решений, которые будут в лесу. Аналогично, для машин опорных векторов необходимо указать ряд параметров.

Эти параметры называются гиперпараметрами, и, как правило, различный выбор параметров может привести к различным результатам для модели с точки зрения прогностической эффективности. Например, алгоритм kNN может делать очень разные прогнозы в зависимости от того, смотрит ли он на ближайших 3 или 10 соседей.

Таким образом, одной из ключевых задач при «обучении» алгоритма машинного обучения является определение значений гиперпараметров, которые дают наилучшие результаты для рассматриваемой проблемы.Это называется настройкой гиперпараметров, а один из наиболее распространенных подходов называется поиском по сетке.

При поиске по сетке мы заранее указываем диапазон значений для каждого гиперпараметра, а затем обучаем и тестируем модель, используя все возможные комбинации этих параметров. Значения, которые дают лучший результат во время обучения (что важно, не используют данные ограниченного тестирования), тогда называются оптимальными параметрами.

5. Традиционное машинное обучение: особенности

Мы рассмотрели несколько примеров распространенных алгоритмов машинного обучения, которые можно использовать в задачах классификации.Однако для каждого из этих алгоритмов мы также должны выбрать характер данных, которые будут использоваться во время обучения, в надежде создать лучшую прогнозную модель.

В конечном итоге то, что мы ищем, — это наилучшее возможное представление каждой из различных точек данных (в данном случае изображений) с учетом ряда соображений, в том числе:

1. Представление должно содержать достаточно информации, чтобы можно было группировать примеры из одной и той же категории, а также различать разные категории.
2. В то же время мы хотим по возможности избежать проблемы переобучения, о которой мы упоминали ранее, то есть мы не хотим предоставлять столько деталей, чтобы модель не могла хорошо обобщить при использовании с новыми данными.

Такие представления данных, которые обычно называют функциями.

Для проблемы классификации изображений нам нужно начать с понимания того, как изображения представлены в цифровом виде. Хотя мы видим изображения визуально, компьютер видит их просто как серию чисел.Чтобы проиллюстрировать это, посмотрите на следующий рисунок, состоящий из сетки из квадратов 16 x 16:

Каждый квадрат представляет один пиксель изображения. Мы можем думать о пикселе как о базовом строительном блоке изображений, где каждый пиксель имеет определенный оттенок серого, связанный с ним. Располагая пиксели разных оттенков рядом друг с другом, можно создавать более сложные узоры и формы.

Кроме того, мы можем указать конкретный оттенок серого для данного пикселя, используя одно число, и поэтому изображение выше может быть представлено с использованием матрицы 16 x 16 = 256 чисел.

Теперь посмотрим на похожее изображение, но в цвете:

Здесь принцип тот же, каждый пиксель имеет определенный цвет, однако в этом случае нам нужно три числа, а не только одно, чтобы указать цвет. Эти три числа определяют оттенки красного, зеленого и синего, которые комбинируются для получения любого желаемого цвета. (Примечание: существуют альтернативные представления цвета, однако это представление RGB является одним из наиболее распространенных).

Например, пиксели этого цвета:

можно указать как (Красный = 0, Зеленый = 128, Синий = 0), а эти пиксели:

можно указать как (красный = 242, зеленый = 128, синий = 88).

Таким образом, цветное изображение может быть представлено матрицей из 16 x 16 x 3 = 768 отдельных чисел, и именно так компьютер «видит» изображения.

Для машинного обучения одним из подходов может быть использование этих значений цвета красного, зеленого и синего пикселей в качестве функций, однако вы можете представить, что это не обязательно лучший подход:

1. Количество отдельных функций может очень быстро стать очень большим; например, наши изображения имеют размер 512 x 512 пикселей, что означает, что для каждого отдельного изображения требуется 786 432 различных числа для их представления
2. Очень большие векторы признаков могут привести к проблемам переобучения и,
3. Нет оснований предполагать, что представление на основе пикселей будет наилучшим возможным представлением

В моем проекте я использовал несколько различных подходов для извлечения функций из изображений и проверил, насколько хорошо эти комбинации функций работают при использовании в сочетании с различными алгоритмами. Основные типы рассмотренных мною функций более подробно описаны ниже.

Гистограммы RGB

Один из самых простых типов функций, которые можно использовать, — это гистограммы значений красного, зеленого и синего пикселей в изображениях, то есть относительных частот различной интенсивности цвета. Есть основания полагать, что эти различия могут позволить классификатору различать категории пищевых продуктов.

На самом деле, если мы посмотрим на такие гистограммы для трех категорий продуктов питания, становится очевидным, что цветовые распределения совершенно разные:

Кромки

Другой довольно простой и распространенный тип элементов — это так называемые кромки.Край определяется разрывом между пикселями, который в основном представляет собой область, в которой существует достаточная разница между пикселями одного цвета и другого цвета, чтобы на изображении появлялся край.

Обычно вы подсчитываете количество краев в данном изображении или подобласти изображения, хотя в области компьютерного зрения есть и другие способы использования краев, например, глядя на их ориентацию (т. Е. Сколько вертикальных по сравнению с горизонтальным и т. д.)

Уголки

Помимо краев, можно также посмотреть количество углов в изображении или в области изображения, где угол определяется как точка встречи двух краев.

Мета-подходы

Важно отметить, что функции, как правило, не используются изолированно, а объединяются вместе, чтобы попытаться получить более богатое представление базовых примеров.

Например, мы можем использовать набор функций, который представляет собой комбинацию значений гистограммы RGB, плюс количество краев, плюс количество углов.

Еще один способ комбинирования функций для данного изображения — разделение изображения на подобласти, извлечение характеристик для каждой подобласти и последующее объединение их всех вместе в полное представление всего изображения.

6. Глубокое обучение и нейронные сети

Общие методы машинного обучения, рассмотренные до сих пор, составляют основу того, что долгое время было стандартным подходом к компьютерному зрению. Однако в последние несколько лет эти методы были заменены новыми подходами, основанными на глубоком обучении, и, в частности, моделями, называемыми сверточными нейронными сетями.

, сокращенно CNN, в настоящее время считаются «последним достижением» в области компьютерного зрения, а также достигли успеха во многих других областях и приложениях.Фактически, в некоторых очень специфических задачах CNN могут достичь большей точности, чем люди.

Я дам очень краткое введение в сверточные нейронные сети, чтобы обосновать этот подход.

Нейроны

Давайте начнем с идеи «нейрона», которая по сути является не чем иным, как очень простой функцией, которая принимает входные данные и производит выходные данные в зависимости от двух параметров, присущих этому нейрону, называемых его весом и смещением:

Таким образом, в приведенном выше примере, если X равно 3, w равно 1.2 и b равно -6, нейрон вернет результат в $ 3 \ times 1,2 — 6 = -2,4 $.

Этот конкретный нейрон не так интересен, поскольку все, что он дает нам, — это простая линейная функция. Поэтому мы вводим концепцию «Активация», которая является способом гарантировать, что нейроны не производят выходной сигнал все время, а только в некоторых случаях в зависимости от определенных условий:

На схеме выше:

1. Нейрон получает вход X
2. Вычислено линейное преобразование wX + b
3. Результат передается через функцию активации,
грн.
4. Окончательный результат зависит от характера функции активации.

Вероятно, самый простой выбор для функции активации — это так называемая пошаговая функция:

Если функция Step получает отрицательный вход (x <0), тогда она возвращает выход 0, тогда как для входов больше или равных 0 она возвращает выход 1.

На практике эта функция ведет себя не очень хорошо с математической точки зрения, поэтому обычно используемые функции активации будут выглядеть примерно так:

От этой концепции активации происходит название «нейрон», поскольку эти функции ведут себя аналогично биологическим нейронам, которые «срабатывают» или «не срабатывают» в зависимости от получаемых входных сигналов.

Сети

Отдельный нейрон сам по себе не может сделать очень много, однако мы можем создавать все большую и большую сложность, объединяя многие из этих нейронов в слои, а затем соединяя слои вместе, например, как на диаграмме ниже:

В конечном итоге это просто графическое представление сложной функции, которая:

• Принимает ввод или вводы
• «Распространяет» входной сигнал через каждый нейрон в каждом слое сети, при этом выход одного слоя становится входом для следующего слоя
• К каждому нейрону применяется простая функция, описанная выше, с использованием соответствующего веса, смещения и активации
• Возвращает результат, который зависит от значения всех различных параметров всех нейронов в сети.

Фактически можно показать, что при соответствующем выборе каждого из параметров модели такого типа могут аппроксимировать любую произвольную функцию (при условии, что она математически «хорошая»), а это означает, что она потенциально может быть очень полезной. мощный.

В приведенном выше конкретном примере есть один «скрытый» слой, который находится между входным и выходным слоями. Сети, которые имеют много скрытых слоев, называются глубокими сетями, и по этой причине мы говорим о глубоком обучении.

Обучение сети

Мы снова возвращаемся к идее обучения модели с использованием набора входных данных в сочетании с желаемым выходом. В этом случае модель представляет собой сеть связанных нейронов, и обучение включает в себя настройку параметров каждого нейрона, чтобы максимизировать общее количество правильных прогнозов, поступающих из сети.

Хотя модель выглядит очень сложной, ключевые идеи, лежащие в основе процедуры обучения, оказались относительно простыми. Нам не хватает только одного ингредиента, который является своего рода функцией затрат или потерь, чтобы измерить, насколько ошибочными являются выходные данные или прогнозы сети.

Когда прогнозы сильно отличаются от того, чем они должны быть, потери должны быть высокими, а по мере приближения прогнозов к реальности потери должны уменьшаться до 0. Мы можем использовать эту функцию потерь во время обучения, чтобы понять, как настроить параметры параметры для более точных прогнозов.

Чтобы понять процедуру обучения, давайте посмотрим на очень простой игрушечный пример для одного нейрона с одним весом и без смещения. Во время обучения порядок действий:

1. Начало с фиксированным вводом, X
2. Пропустить X через нейрон и вычислить его выход wX
3. Сравните выходной сигнал с желаемым результатом (в данном случае 1,00) и вычислите потери, связанные с текущим выходом
4. Немного измените параметр нейрона w таким образом, чтобы уменьшить потери на следующем проходе
5. Повторяйте до тех пор, пока не появится никаких улучшений.

Эта процедура показана на анимации ниже. Нажмите кнопку, чтобы начать тренировку, и посмотрите, как изменяются параметры веса, выход и связанные потери.

Поезд

Для склонных к математике эта проблема представляет собой не что иное, как стандартную оптимизацию, в которой у нас есть функция F, которая принимает входной x и, используя параметры W и B, возвращает выход C.

$$ F (x, W, B) = C $$

Мы хотим найти значения W и B, которые минимизируют C для заданного входа x.

Мы можем использовать исчисление, чтобы найти градиент этой функции в x, и когда мы настраиваем параметры, мы делаем это в направлении уменьшения градиента функции.

Несмотря на то, что мы проиллюстрировали обучение только одного нейрона, в конечном итоге ту же базовую процедуру можно использовать для обучения очень больших и сложных сетей, воспользовавшись двумя ключевыми идеями.

Первый — это метод, называемый обратным распространением, который позволяет нам вычислять градиент для множества различных типов сетей и нейронов, соединенных вместе различными способами.

Второй — это использование очень эффективных компьютерных реализаций линейной алгебры и, в частности, векторного и матричного умножения, что позволяет нам быстро выполнять соответствующие вычисления для очень больших входных данных или даже обрабатывать несколько входных данных одновременно.

Прогнозы

В любой сети последний уровень обычно соответствует категориям, которые используются для классификации, где каждый нейрон соответствует определенной категории.Затем, когда мы делаем прогноз, он основан на нейроне в последнем слое с самой высокой активацией или выходом.

Свертки

Хотя нейронные сети, подобные упомянутым выше, являются мощными, оказывается, что для таких задач, как компьютерное зрение, можно получить даже лучшие результаты, используя ряд нововведений. До сих пор мы рассматривали только нейроны, которые «полностью связаны», то есть в каждом слое (кроме входного и выходного) каждый нейрон связан с каждым другим нейроном в предыдущем и последующем слоях.

Одна ключевая проблема, связанная с полносвязными сетями, особенно при использовании данных очень большого размера, таких как изображения, заключается в том, что количество требуемых параметров может стать слишком большим для выполнения требуемых вычислений, особенно при использовании легкодоступного оборудования.

Например, если бы мы использовали цветные изображения 256 x 256 в качестве входных данных и предположим, что первый скрытый слой имеет 1000 нейронов, тогда только начальные веса входного слоя потребовали бы почти 200 миллионов параметров.

Кроме того, этой «полностью связанной» модели не всегда достаточно, чтобы охватить все основные сложности и нюансы данных, такие как сложные шаблоны, которые могут появляться во многих разных местах изображения.

Однако, стратегически комбинируя другие типы слоев с различными базовыми соединениями, можно достичь большей точности прогнозирования при использовании меньшего количества общих параметров.

Один из ключевых типов слоев, используемых в современных моделях, называется сверточным слоем.

Изображение предоставлено Aphex34 — собственная работа, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=45659236

В отличие от полностью связанного слоя, сверточный слой не «смотрит» на все изображение за один раз, а вместо этого может рассматриваться как сканирование изображения по частям. Во время обучения параметры сверточного слоя изменяются, поскольку он пытается обнаружить лежащие в основе шаблоны, которые можно использовать для идентификации различных типов изображений.

Эти сверточные слои могут быть сложены один за другим, и оказывается, что более ранние слои обычно используются для идентификации очень простых шаблонов, в то время как более поздние слои настраиваются для определения более сложных форм, составленных из этих более простых шаблонов.

Эта инновационная архитектура также намного более эффективна с точки зрения параметров и расчетов: используемые на практике отдельные сверточные слои могут иметь только десятки тысяч параметров, а лучшая нейронная сеть, используемая в этом проекте, имеет в общей сложности около 60 миллионов параметров.

Хотя это все еще большое число, оно намного меньше, чем то, что может потребоваться для глубокой сети, состоящей только из полносвязных уровней.

Глубокое обучение на практике

Это базовое введение в нейронные сети и глубокое обучение не является исчерпывающим объяснением, а скорее дает краткий обзор основных идей, лежащих в основе этого подхода.

Прежде чем перейти к результатам, стоит отметить два практических аспекта глубокого обучения с CNN:

1.Особенности изображения

При использовании традиционных моделей машинного обучения мы должны выбрать, какие типы функций вводить в модель. Хотя во многих случаях функции получаются с использованием алгоритмов или других типов моделей машинного обучения, в конечном итоге мы принимаем сознательное решение, выбирая функции самостоятельно.

В случае CNN мы просто загружаем необработанные изображения, а затем позволяем самой сети идентифицировать и извлекать ключевые особенности. Это не только менее трудоемко для пользователя, но и сгенерированные функции, как правило, лучше и полезнее.

2. Ресурсы

могут очень быстро стать очень сложными. У каждого отдельного нейрона есть два параметра, которые нужно оптимизировать, его вес и смещение, а CNN обычно имеют много тысяч нейронов, что приводит к сотням тысяч или даже миллионам параметров, которые необходимо оптимизировать во время обучения.

В результате обучение CNN с нуля может занять много времени и потребовать большого количества обучающих данных. Например, для CNN, победивших в соревнованиях, обучение проводится с использованием более миллиона изображений и, как говорят, занимает три недели или более.

Однако еще не все потеряно, поскольку есть методы, с помощью которых мы можем воспользоваться тяжелым трудом других людей и вместо того, чтобы начинать с нуля, работать с сетями, которые были предварительно обучены на каком-то другом наборе данных.

Трансферное обучение

Есть два основных подхода к работе с предварительно обученными сетями.

Первое, извлечение признаков, основано на использовании сети для создания некоторых функций, которые затем можно использовать для обучения стандартного алгоритма машинного обучения.Здесь мы воспользуемся тем фактом, что CNN замечательно хороши в обнаружении важных функций сами по себе, и поэтому мы можем избавить себя от необходимости пытаться выяснить, какие функции нужно использовать.

В этом случае все, что нужно сделать, — это передать обучающие образы в сеть, а затем использовать выходные данные промежуточного уровня в качестве функций для обучения одного из алгоритмов, о которых мы упоминали ранее, скажем, машины опорных векторов или случайного леса. .

Альтернативный подход называется точной настройкой параметров.Здесь мы полагаемся на тот факт, что параметры сети уже были тщательно оптимизированы в течение многих недель, и поэтому уже должны быть довольно хороши в обнаружении функций на основе изображений.

Как упоминалось ранее, начальные уровни CNN настраиваются на обнаружение очень основных функций, шаблонов и цветов, которые могут присутствовать во многих различных типах изображений. Таким образом, вместо того, чтобы пытаться обучить сеть с нуля, мы можем начать с модели, которая уже успешно классифицируется в одном домене, и просто потратить некоторое время на незначительную настройку параметров, чтобы лучше адаптировать сеть к нашей конкретной проблеме.

7. Результаты

Глядя на результаты, мы будем визуализировать производительность двумя способами:

1. Общая точность каждой модели
2. Показатели по каждой категории продуктов питания
3. Категории, по которым у моделей возникли наибольшие проблемы

Общие результаты

В таблице ниже показана общая точность классификатора (точнее, оценка F1) для каждой из различных моделей, которые были протестированы.Результаты представлены в порядке от худшего к лучшему. Вы можете навести указатель мыши на каждую полосу, чтобы увидеть более подробную информацию о конкретном алгоритме, характеристиках данных и оценке для каждой попытки.

Глядя на график, становится ясно две вещи.

Во-первых, развитие традиционных подходов к машинному обучению (модели + предварительно выбранные функции) было медленным и болезненным. Хотя результаты постепенно улучшались, потребовалось довольно много времени, чтобы достичь точности 0,30 или выше.

Во-вторых, превосходство глубокого обучения с CNN очевидно: все модели глубокого обучения (оранжевые полосы) работали лучше, чем традиционное машинное обучение, и точность значительно выросла, когда мы перешли на подходы к глубокому обучению.

По результатам класса

Здесь мы рассмотрим эволюцию оценки F1 для каждой категории продуктов питания. В этом случае результаты отображаются в порядке их получения: первая попытка, вторая попытка, третья попытка и т. Д.Каждая строка представляет отдельную категорию продуктов питания, и вы можете навести указатель мыши на каждую строку, чтобы увидеть соответствующий класс и его окончательный результат F1.

[Обратите внимание, что эта диаграмма имеет 46 различных значений на оси $ x $ по сравнению с 54 на предыдущей диаграмме. Это потому, что я не получил полных результатов для каждого класса для всех начальных попыток обучения.]

Первое наблюдение заключается в том, что существует довольно большая разница в производительности между категориями, даже при использовании более мощных моделей на основе CNN. Например, для лучшего классификатора диапазон оценок был от 0,61 для стейка и до 0,91 для гуакамоле.

Глядя на эту диаграмму, мы можем также кое-что сказать об общем процессе, особенно о том, что прогресс не был линейным. При каждой попытке, как для традиционного машинного обучения, так и для CNN, я тестировал разные методологии в надежде улучшить прошлые результаты. В некоторых случаях это срабатывало, но в других случаях эти новые комбинации давали худшие результаты, чем предыдущие попытки.

Матрица неточностей

Теперь мы обратим наше внимание на Матрицу неточностей. Здесь мы показываем прогнозы для каждой категории, где строки представляют истинный класс, а столбцы представляют прогнозируемый класс. Например, верхняя левая ячейка соответствует правильно классифицированным изображениям свиной отбивной, а следующая ячейка в той же строке соответствует изображениям свиной отбивной, классифицированным как лазанья и т. Д.

Цвет ячейки указывает долю прогнозов, попадающих в эту ячейку, при этом более темное затенение соответствует большей доле. Идеальный классификатор для каждой категории помещал бы 100% прогнозов для этого класса в ячейки на диагональной линии, идущей от верхнего левого к нижнему правому углам.

Таким образом, мы ищем в матрице путаницы, чтобы ячейки на этой диагональной линии были закрашены очень темно-синим цветом, а все остальные ячейки были закрашены очень светло-серым.

Начальная отправная точка для матрицы — это результаты чисто случайной модели, то есть модели, в которой каждый прогноз основан на извлечении категорий продуктов питания из шляпы.Чтобы изучить матрицу путаницы для различных попыток, вы можете использовать ползунок вверху или нажать кнопку «Выполнить моделирование», чтобы просмотреть результаты каждой из различных моделей. Вы также можете навести указатель мыши на отдельные ячейки, чтобы увидеть точные пропорции прогнозов.

Если мы посмотрим на матрицу путаницы для наиболее эффективной модели, в целом картина выглядит очень хорошо, с хорошим количеством темных штрихов по диагонали и, как правило, более светлыми ячейками повсюду. Однако есть пара необычных, которые выделяются:

1. 18% изображений стейков классифицируются как свиная отбивная
2. 10% изображений свиной отбивной классифицируются как стейки

Мы видим, что модели особенно трудно различать эти две категории, что, возможно, и понятно, поскольку приготовленная свиная отбивная может выглядеть очень похожей на приготовленный кусок стейка, особенно на некачественном изображении.

Прогнозы классов

Выше мы видели, как классификатор может «спутать» разные категории продуктов питания. На этой заключительной диаграмме мы более внимательно смотрим, как эта путаница изменяется для каждой конкретной категории, используя разные модели.

Диаграмма показывает для данной категории продуктов питания, какой% тестовых изображений предположительно относится к каждому классу. Полоса для истинной категории отображается синим цветом, а все неправильные категории — зеленым.

Например, исходное изображение показывает, что для свиных отбивных чуть менее 10% правильно классифицированы, и в целом прогнозы распределяются довольно равномерно по всем категориям.

Для каждого класса вы можете увидеть, как распределяются его прогнозы по мере развития классификаторов, перетащив ползунок на конкретную попытку или нажав кнопку «Выполнить все». И снова порядок моделей основан на порядке их создания и тестирования.

В общем, для любой данной категории мы видим, что на раннем этапе прогнозы повсюду, причем истинный класс иногда доминирует, а иногда нет, а затем мы достигаем моделей на основе CNN вокруг попытки номер 40, все из внезапно истинный класс доминирует над предсказаниями модели.

8. Визуализация сверточной нейронной сети

Одно из преимуществ многих «более простых» алгоритмов машинного обучения состоит в том, что легче концептуально визуализировать, как они работают «изнутри».

Например, классификатор k-ближайших соседей просто находит «ближайшие» точки данных и делает прогноз на основе категорий этих соседей.

Математика, лежащая в основе машины опорных векторов , более сложна, однако мы можем, по крайней мере, представить серию прямых линий, разделяющих различные точки данных разных классов.

Случайные леса может больше походить на черный ящик, но мы все же можем попытаться изобразить большое количество различных деревьев решений, каждое из которых учитывает немного разные особенности, а затем объединяет прогнозы каждого из них в общий прогноз.

[Обратите внимание, что это относится скорее к концептуальной, чем к практической визуализации. На самом деле большинство нетривиальных примеров будет состоять из многомерных данных, которые намного труднее визуализировать.]

Сверточные нейронные сети , однако, настолько сложны, с множеством различных типов нейронов, уложенных в десятки или даже сотни слоев, что гораздо труднее придумать простое объяснение того, как они работают.Сказав это, есть несколько уловок для визуализации того, что делают эти сети, которые могут пролить некоторый свет на лежащую в основе модель.

Свертки и шаблоны

Ранее мы видели, что одним из ключевых элементов CNN является сверточный слой, который можно рассматривать как сканирование по изображению с поиском определенных шаблонов в каждой части изображения. Первое, что мы можем визуализировать, — это то, как могут выглядеть некоторые из этих паттернов.Это наиболее удобно для самого первого сверточного слоя, который применяется непосредственно к необработанному изображению.

Здесь мы можем видеть очень простые узоры, такие как прямые края разной ориентации, а также простые пятна разных цветов.

Образы с высокой активацией

Альтернативный подход к визуализации того, что происходит на каждом слое, — это просмотр изображений, которые максимально активируют данный нейрон.

Вспомните концепцию активации, которая была введена для отдельных нейронов, согласно которой, в зависимости от входа, выходной сигнал нейрона может быть от очень низкого до очень высокого.Это означает, что когда в сети активируется конкретный нейрон, во входном изображении должна быть какая-то комбинация пикселей, которая вызывает эту активацию.

Что мы можем сделать, так это попытаться искусственно создать комбинацию пикселей, которая приводит к максимально возможной активации для этого нейрона, таким образом получая представление о том, какие узоры, формы или цвета вызывают «срабатывание» различных нейронов.

С математической точки зрения мы пользуемся преимуществом того факта, что у нас уже есть хорошо управляемая функция, оптимизированная для нахождения набора параметров, дающих наилучшие общие прогнозы.Теперь мы используем аналогичный подход к оптимизации, однако на этот раз вместо того, чтобы оставлять изображение фиксированным и изменять веса, мы вместо этого оставляем фиксированные веса и изменяем значения пикселей изображения, чтобы максимизировать активацию или выход данного нейрона.

Например, вот синтетически сгенерированные изображения для двух нейронов в слое прогнозирования:

Хотя это не дает изображений, которые выглядят в точности как гамбургеры или гуакамоле, на этих изображениях, безусловно, можно различить узнаваемую структуру, текстуру и цвет.

Мы можем сделать то же самое для разных слоев свертки в сети, которые, как вы помните, теоретически обнаруживают разные шаблоны в разных масштабах.

Здесь мы можем ясно видеть две вещи. Сначала, как и ожидалось, начальные слои активируются простыми шаблонами, тогда как более поздние слои ищут более сложные. Во-вторых, поле зрения каждого слоя увеличивается по мере того, как мы углубляемся в сеть. Например, первый слой смотрит на очень маленькие подобласти изображения, тогда как на последнем слое «фильтры» свертки получают входные данные из гораздо большей области.

На самом деле, большинство классифицируемых продуктов питания не имеют ярко выраженных форм или цветов, поэтому довольно сложно интерпретировать некоторые из этих закономерностей, обнаруженных разными слоями. Эти визуализации станут намного яснее, если мы посмотрим на аналогичные синтетические изображения для исходной сети до точной настройки нашего набора данных о продуктах питания.

Источник: Понимание нейронных сетей посредством глубокой визуализации

9. Резюме

В целом это был фантастический опыт обучения, который дал мне возможность работать как с традиционным машинным обучением, так и с моделями глубокого обучения.Работа над осязаемой и порой запутанной проблемой определенно была лучшим способом узнать о том, как некоторые из этих моделей применяются в реальном мире и связанных с ними проблемах.

С точки зрения компьютерного зрения ясно, почему сверточные нейронные сети являются современным подходом, учитывая относительную простоту получения хороших результатов за относительно короткий промежуток времени.

Еще предстоит проделать большую работу для достижения еще лучших результатов при классификации изображений еды, в том числе:

1. Расширение подхода к использованию всех 101 категории продуктов питания из набора данных
2. Тонкая настройка более новой сети, которая достигла лучших результатов (т.е., GoogleNet, ResNet и т. д.)
3. Больше времени на оптимизацию параметров во время точной настройки
4. Обучение нескольких моделей и агрегирование прогнозов (ансамблевой подход)
5. Расширение методов для включения обнаружения объектов для идентификации нескольких типов продуктов на одном изображении.

Список литературы

Код окончательной модели на основе CNN вместе с полным отчетом и презентацией можно найти на GitHub.

Отличным введением в сверточные нейронные сети для компьютерного зрения является курс Stanford CS231n.

Сетевые визуализации были созданы с помощью Deep Visualization Toolbox.

Написано Саймоном Бедфордом в журнале «Машинное обучение», воскресенье, 9 октября 2016 г. Теги: машинное обучение, глубокое обучение, наука о данных,

Создание системы рекомендаций по питанию | Луис Рита

Известно множество факторов, влияющих на здоровье человека. Физические упражнения, сон, питание, наследственность, загрязнение и другие внешние факторы [1]. Поскольку питание является одним из важнейших поддающихся изменению факторов в нашей жизни, неудивительно, что небольшие изменения могут привести к значительным результатам [2].

Имея в наших диетах сильные культурные связи, во всем мире можно найти большое количество кухонь. Наиболее распространенные ингредиенты в каждом из них тесно связаны с характеристиками региона, такими как климат. Это сильно влияет на доступность каждого из компонентов, присутствующих в местных рецептах [3].

Известно, что некоторые молекулы положительно влияют на здоровье, а именно борются с раком. Возможность определить, какие ингредиенты содержат более высокие концентрации, может помочь нам в лечении и профилактике заболевания [4].Более того, включение этих ингредиентов во вкусные и доступные блюда может способствовать изменению пищевых привычек населения. В мире, где растет потребление фаст-фуда, очевидно, что в дополнение к двум предыдущим пунктам важным фактором также является скорость приготовления [5].

Благодаря тому, что в Интернете становится все больше данных, будь то из исследований или веб-приложений, это дает возможность проанализировать их и создать новые системы рекомендаций по питанию, которые не только учитывают такие факторы, как противораковые свойства, но также вкус, содержание питательных веществ и негативное взаимодействие с лекарствами.Это даст пользователю возможность принимать более обоснованные решения при покупке или приготовлении следующего блюда [5].

Болезнь XXI века (рисунок 1). Рак относится к более широкому спектру, называемому опухолями, и представляет собой подтип, при котором происходит неконтролируемое деление клеток и может распространяться на различные ткани. Напротив, доброкачественные опухоли ограничиваются определенным органом. Существует тесная корреляция между старением и потерей функции некоторых регуляторных путей, так как по мере увеличения продолжительности жизни заболеваемость следует той же тенденции [6].

Известно, что питание может играть важную роль в профилактике и лечении этого заболевания [4]. Таким образом, было бы полезно максимально увеличить количество противораковых соединений в пище и свести к минимуму те, которые, как известно, отрицательно взаимодействуют с противораковыми препаратами.

Обработка естественного языка

Хотя онлайн-наборы данных и API (интерфейс прикладного программирования) содержат структурированную информацию, которую можно легко получить, большинство онлайн-источников не имеют такой организованной структуры.Следовательно, необходимы алгоритмы, способные не только извлекать данные, но и получать их контекст [8]. Этот раздел посвящен встраиванию слов и моделированию темы.

Есть несколько способов достижения векторного представления слов. Одна из возможностей состоит в том, чтобы выровнять их все и представить каждый как вектор из нулей и числа 1 в соответствующей позиции выравнивания. Тогда размеры векторного пространства будут равны размеру словаря. Хотя этот подход применим для небольших словарей, он неэффективен с точки зрения вычислений.В качестве альтернативы существует другой механизм встраивания слов, который позволяет представлять большие словари с помощью векторов малой размерности, учитывая контекст слова в предложении.

Разработанный группой исследователей под руководством Томаса Миколова из Google, Word2Vec представляет собой неглубокую двухуровневую категорию моделей, специфичных для нейронных сетей, которые производят вложения слов [9]. Он принимает в качестве входных данных корпус текста и охватывает векторное пространство, где каждое слово отображается в вектор. Слова, которые чаще встречаются в похожих контекстах, отображаются в векторы, разделенные более короткими евклидовыми расстояниями.

Word2Vec — не единственный инструмент для моделирования тем. Doc2Vec и FastText могут кодировать целые документы или специально смотреть на морфологическую структуру каждого слова соответственно [10].

Word2Vec был выбран для кодирования ингредиентов из наборов данных, используемых в этом проекте, в качестве векторов. Это позволило уловить их сходство из контекста рецептов.

Обратный алгоритм приготовления

Этот алгоритм поиска рецептов был разработан Facebook AI Research и может предсказывать ингредиенты, инструкции по приготовлению и название рецепта непосредственно по изображению [11].

В прошлом алгоритмы использовали простые системы поиска рецептов на основе сходства изображений в некотором пространстве встраивания. Этот подход сильно зависит от качества усвоенного встраивания, размера и вариативности набора данных. Следовательно, эти подходы не работают, когда нет соответствия между входным изображением и статическим набором данных [11].

Алгоритм обратного приготовления вместо извлечения рецепта непосредственно из изображения предлагает конвейер с промежуточным этапом, на котором сначала получается набор ингредиентов.Это позволяет генерировать инструкции с учетом не только изображения, но и ингредиентов (рис. 2) [11].

Одним из главных достижений этого метода было то, что он показал более высокую точность, чем базовая система поиска рецептов [12] и средний человек [11], при попытке предсказать ингредиенты по изображению.

Алгоритм обратного приготовления был включен в систему рекомендаций по еде, разработанную в этом проекте.На основе предсказанных ингредиентов в веб-приложении пользователю предоставляется несколько предложений, например: различные комбинации ингредиентов.

Уменьшение размерности

Как правило, уменьшение размерности направлено на сохранение как можно большего количества информации из векторов более высокой размерности. Два наиболее часто используемых подхода — анализ главных компонентов (PCA) [13] и T-распределенные стохастические соседние объекты (T-SNE) [14]. Первый обычно определяется как имеющий математический подход к проблеме, а второй — как статистический.

Основная цель PCA состоит в том, чтобы сохранить векторные компоненты с более высокой вариабельностью в данных и отбросить те, которые добавляют меньше информации. Это разложение может быть достигнуто двумя разными способами. Один из них — разложить ковариационную матрицу данных на собственные значения. Второй метод заключается в выполнении разложения по одному значению матрицы данных после обычно нормализации исходных данных [13].

С другой стороны, T-SNE преобразует сходство между точками в совместные вероятности.И сводит к минимуму расхождение Кульбака-Лейблера между этими вероятностями при внедрении низкоразмерных и многомерных данных. Этот подход имеет функцию стоимости, которая не является выпуклой, следовательно, разные инициализации могут привести к разным векторам приведенной размерности [14].

Возможность визуализировать многомерные данные имеет решающее значение, особенно в ситуации, когда вы заинтересованы в выполнении кластеризации. В зависимости от приложения алгоритмы поиска сообществ могут вводиться с различными пороговыми параметрами, которые влияют на размер и возможность подключения кластеров.Возможность визуализировать, как распределяются данные, позволяет использовать человеческие рассуждения при выборе этих значений.

Быстрое выполнение и надежные результаты сделали PCA лучшим выбором.

Поиск сообщества

Существует множество алгоритмов кластеризации, оптимизирующих различные функции затрат.

Алгоритм Лувена итеративно разбивает сеть на части, оптимизируя модульность [15]. Его значение пропорционально количеству соединений между узлами внутри одного кластера и уменьшается, когда количество межкластерных соединений начинает расти.Математически модульность определяется:

Aij — это элемент матрицы смежности, представляющий вес узлов, соединяющих границу i и j , ki = ∑j Aij — степень узла i , ci — это сообщество, которому оно принадлежит, 𝛿-функция 𝛿 (u, v) равна 1, если u = v, и 0 в противном случае. m = 1/2 * ∑ij Aij — это сумма весов всех ребер в графе [15].

Между этапами итерации оптимизируемое значение — это его вариация, которая делает вычисления более эффективными [15]:

В то время как ки, в и ∑общее необходимо рассчитать для каждого пробного сообщества, ки / 2 м специфичен для анализируемого узла.Таким образом, последнее выражение пересчитывается только при рассмотрении другого узла при оптимизации модульности [15].

Алгоритм Infomap пытается уменьшить длину описания сети за счет уменьшения воображаемого потока, который случайным образом распространяется внутри сети между идентифицированными кластерами [16]. Математически это может быть выражено:

Если q = ∑ (m) (j = 1) qj сумма вероятностей выхода для каждого сообщества, H (Q) средняя длина кода перемещения между сообществами, p (i) (o) = qi + ∑ (m) (β∈i) pβ вероятность пребывания для случайного блуждания в сообществе c и H (Pm) средняя длина кода кодовой книги модуля м [16].

Третий подход, также широко используемый, называется спектральной кластеризацией [17]. Он имеет ряд преимуществ перед двумя предыдущими. Наиболее важным является то, что он показывает более высокую точность обнаружения кластеров, которые являются сильно невыпуклыми или когда мера центра и разброс кластера не является подходящим описанием прогнозируемого сообщества. Более того, в отличие от двух других, его реализация на Python позволяет пользователю вводить количество желаемых кластеров, присутствующих в данных. Это был первый выбор для выполнения кластеризации по проекту.

Визуализация данных

В Python доступно несколько инструментов для визуализации данных. А именно: Matplotlib [18], Plotly [19], Seaborn [20] и Pandas [21]. Некоторые из них считаются более эффективными при представлении больших объемов данных, другие известны своей универсальностью и позволяют пользователю легко визуализировать данные несколькими способами. Другие интегрируются с существующими контейнерами данных и в конечном итоге упрощают их визуализацию. Совместимость с новейшими платформами для анализа и визуализации данных, такими как Jupyter Notebook или JupyterLab, также является важным критерием.

Matplotlib позволяет создавать широкий диапазон категорий, таких как: диаграммы рассеяния, диаграммы ошибок, гистограммы, спектры мощности, гистограммы и другие. Хотя они статичны, и когда количество узлов в случае диаграммы рассеяния превышает десятки тысяч, она больше не может их представить [18].

Plotly отличается от Matplotlib возможностью динамического представления точек данных вместе с их метками. Он также лучше масштабируется, когда количество точек превышает десятки тысяч [19].

Seaborn — это библиотека Python, построенная на основе Matplotlib. Как и последний, он эффективен в представлении большого количества точек данных и позволяет пользователю более простым способом исследовать новые варианты визуализации [20].

Из-за отмеченных выше пунктов и того факта, что все они совместимы с JupyterLab (в случае Plotly, после установки соответствующего расширения) эти 3 модуля использовались в проекте.

Системы рекомендаций по питанию

Хотя еда — это основная потребность, иногда люди не знают, что выбрать.Фактически, при покупке еды или заказе через Интернет количество вариантов слишком велико, чтобы учесть их все.

Люди имеют разные потребности в питании и по-разному воспринимают вкус. По этой причине единственный способ удовлетворить их потребности — это узнать человека. Независимо от того, предназначена ли рекомендация для простого голодного потребителя, энтузиаста кулинарии, обеспокоенного здоровьем, человека, сидящего на диете или кого-то, кто не желает улучшения своего медицинского статуса, это повлияет на окончательный выбор [5].

Кроме того, рекомендуемый продукт также имеет важное значение: простая замена ингредиентов, рецепт, блюдо, ресторан или даже кухня.Сроки рекомендации: в режиме реального времени или в виде информационного бюллетеня. И он может учитывать местоположение пользователя и предлагать ближайшие места. Платформа, на которой делаются предложения. В зависимости от того, как генерируются рекомендации (совместная фильтрация, на основе содержимого, кластеризация графиков или встраивания), они могут потребовать от устройства различных функций. Таким образом, ими можно поделиться на веб-сайте, в приложении или в виде обычного текста (SMS). Наличие аллергенных или непереносимых соединений (например, орехов и молока), торговых марок, необходимого времени для приготовления, курса, кухни, наличия продуктов животного происхождения, типа блюда, ингредиентов, стоимости, количества ингредиентов, времени приготовления, вкуса или методов. требуется для приготовления [5].

Важным фактором при построении этих систем является источник данных. Это могут быть прошлые заказы, реакция пользователя на определенную публикацию (лайки или антипатии), оценки, присвоенные сообществом, просмотренные изображения или видео, или другие действия, связанные с социальными сетями, включая публикации, публикации, поисковые запросы, комментарии или подписчиков [5].

Успех системы рекомендаций по питанию (рис. 3) коррелирует с ее способностью учитывать предпочтения пользователей, максимизировать количество полезных для здоровья веществ и минимизировать вредные для здоровья в пище.

В рамках этого проекта были изучены различные подходы к выработке рекомендаций по питанию на основе общедоступных данных. Для предоставления наиболее точных рекомендаций были проанализированы большие наборы данных рецептов (Recipe1M + и Kaggle and Nature (K&N)), содержащие информацию о присутствующих ингредиентах, названиях, унифицированных указателях ресурсов (URL) источников и кухнях.

| Научный проект

Внизу пищевой пирамиды у вас есть производители.Растения производители. Это означает, что они сами производят пищу посредством фотосинтеза. Их листья превращают свет, воздух и воду в пищу посредством процесса, называемого фотосинтезом.

Какие растения любят есть животные в вашем районе? Подумайте о растениях, которые живут в дикой природе вокруг вашего дома. Если вы живете в хвойном лесу, вы найдете семена и иголки хвойных деревьев и ягоды с кустов. В лиственном лесу вы найдете широколиственные деревья и кустарники. Прогуляйтесь по местному государственному парку и возьмите с собой идентификационную книгу растений.Можете ли вы определить, какие растения вы видите?

Первичный потребитель

Потребитель — это животное, которое ест других живых существ в лесу. Например, белка может жевать орехи, семена или растения. Его называют потребителем, а поскольку он ест растения, он называется основным потребителем. Животные, которые едят только растения, называются травоядными. Есть много травоядных, как крупных, так и мелких. Гусеницы едят листья, и олени тоже!

Прогуливаясь по лесу вокруг своего дома, можете ли вы увидеть какие-нибудь подсказки, которые подскажут вам, какие животные любят есть найденные вами растения?

Вторичный потребитель

Теперь мы переходим к мясоедам или хищникам.Эти животные едят других животных. Животные, которые едят как растения, так и животных, называются всеядными. «Омни» означает «все» или «все».

Какие животные любят есть белок? Лисы, ястребы и еноты — вот некоторые примеры. Этих животных называют вторичными потребителями. Есть много животных, которые охотятся на других животных ради пропитания. Животные, которые охотятся, часто скрытны, поэтому вы можете не так часто видеть этих животных, как основных потребителей. Используйте свою книгу о животных и проведите небольшое исследование. Какие вторичные потребители живут вокруг вашего дома?

Ultimate Consumer

В конце концов, пищевая пирамида достигает вершины.Там есть животное, на которое многие другие животные не охотятся. Это животное — конечный потребитель или главный хищник. Таких животных не очень много.

Хищник — это животное, которое охотится за другими животными. В некоторых пищевых цепочках этим крупным хищником может быть волк или пума. В пищевой цепи птицы это может быть животное, например орел.

Какие хищники наиболее часто встречаются в вашем районе? Что они едят? Можете ли вы придумать что-нибудь, что могло бы их съесть или охотиться на них?

Пищевые сети и пищевые цепи

В реальной жизни существует множество пищевых цепочек.Пищевая цепочка — это набор растений и животных, который показывает, кто что ест. Все эти пищевые цепи переплетаются, как паутина. Это называется пищевая сеть.

Если вы — хищное животное, многие животные охотятся на вас. Если вы хищник, вы можете охотиться на многих животных. Если вы травоядное животное, скорее всего, вы едите более одного вида растений. Даже растения являются частью пищевой сети, потому что они питаются питательными веществами от мертвых растений и животных. Некоторые животные помогают растениям получать доступ к этим питательным веществам. Их называют деструкторами, и их работа — разбирать вещи.Черви — хороший пример декомпозера.

Иногда можно также услышать термин «пищевая пирамида». Например, большой птице нужно съесть много грызунов, чтобы выжить, а грызунам нужно съесть много насекомых. Животным нужно есть много травы. По мере того, как вы спускаетесь на каждый уровень пищевой цепочки — или каждый трофический уровень — вы обнаружите, что требуется все больше и больше каждого вида животных или растений, чтобы прокормить следующий уровень. Чтобы прокормить насекомых, которые кормят грызунов, кормящих ястребов (конечный потребитель), требуется много травы.

Создайте пищевую сеть в лесу и обнаружите связи между животными, которые живут в вашем районе.

• Квадратный кусок белой картонной бумаги размером 8 дюймов
• Карандаши цветные
• Линейка
• Ножницы
• Лента прозрачная
• Заводская книжка для вашего региона
• Книжка для животных для вашего района
• Дикое место для исследований

1. Теперь, когда вы изучили растения и животных рядом с вашим домом, давайте построим лесную пирамиду еды! Вы можете распечатать шаблон здесь и приступить к работе.
2. Снизу вверх пометьте четыре части одного треугольника следующими именами: производитель, первичный потребитель, вторичный потребитель, конечный потребитель.

5. Пришло время выбрать персонажей. Когда вы гуляли по лесу, какие пищевые цепи вы видели? Составьте список животных и растений, которых вы видели, и посмотрите, вписываются ли какие-либо из них в пищевую цепочку. Разделите их на производителей, первичных потребителей, вторичных потребителей и конечных потребителей.
   • Например: В лесу одна пищевая цепь может быть пищевой цепочкой для птиц: растение производит листья, гусеница ест листья, маленькая птичка ест гусеницу, а ястреб ест маленькую птицу. Еще одна пищевая цепь может включать млекопитающих и рептилий. Растение производит семена, мышь ест семена, змея ест мышь, а койот ест змею.
6. Снизу вверх пометьте четыре части второго треугольника названиями растений и животных в вашей пищевой цепочке.Вы начнете с растений внизу и поместите имя главного хищника вверху.
7. На третьем треугольнике нарисуйте изображение каждого растения или животного.
8. Чтобы сделать лесную пищевую сеть, разрежьте по линии сгиба между третьим и четвертым треугольниками. На четвертом еще нет отметок. Перекрыть неотмеченный треугольник и третий треугольник и наклеить на него скотч. Вы построили пищевую пирамиду!

Поразительно, сколько связей между разными растениями и животными в лесу.Сколько пищевых пирамид вы можете создать для своего района?

Система рекомендаций по продуктам питания с использованием интеллектуального анализа данных и классификации SVM с использованием Java

РЕФЕРАТ:

Food Ordering System — это приложение, которое поможет пользователю заказывать еду через Интернет. Набор данных о ресторанах собирается для прогнозирования лучших ресторанов. Система заказа еды сокращает объем ручного труда и повышает эффективность работы ресторана. В этом проекте мы реализовали алгоритм SVM (Support Vector Machine) для классификации набора данных на основе местоположения, кухни и цены.Было реализовано два типа поиска на основе местоположения: первый — это местоположение и обратная связь, а второй поиск — это местоположение, кухня и цена. Приоритет отдается ресторанам с хорошими отзывами, доставкой, овощными и невегетарианскими. Тогда рестораны с более низким приоритетом также отображаются ниже ресторанов с более высоким приоритетом. В первую очередь будут отображаться рестораны, получившие хорошие или положительные отзывы, а остальные — наоборот. Здесь пользователь может выбрать ресторан и забронировать его.Предлагается алгоритм совместной фильтрации для классификации отзывов на положительные и отрицательные.

СУЩЕСТВУЮЩАЯ СИСТЕМА:

Многие рестораны сохраняют свои повседневные операции вручную. Но у некоторых из них есть система автоматизации, которая помогает им хранить данные. Но такие рестораны хранят информацию о заказах и информацию о покупателях. У них нет возможности хранить информацию об отзывах и избранных заказах клиентов за определенный период времени.У ресторанов есть автономные приложения, поэтому в одно время они могут использовать множество экранов или множество операций, которые выполняются одновременно. Таким образом, они сохраняют их, и, наконец, менеджеры ресторана смогут увидеть данные за последний день.

Программное обеспечение, которое используют рестораны, очень дорогое, а их обслуживание очень дорого. Программное обеспечение, которое мы опробовали и получили информацию, называлось «Доставка еды». Это программное обеспечение, которое можно бесплатно загрузить, но ресторану придется заплатить через некоторое время.Командные кнопки для просмотра и бронирования расположены в верхней части окна вместе с кнопками для просмотра истории клиентов и отчетов. Мы смогли сразу же приступить к работе и быстро создать новое бронирование.

ОТКРЫТИЕ:

 Это программное обеспечение в основном используется только для резервирования средств бронирования столиков. Так что, если мы хотим просто заказать еду или оставить отзывы, этого не произойдет.

 Наконец-то рестораны должны хранить свои продукты отдельно, поэтому программное обеспечение не используется.

 Пользовательский интерфейс приложения тоже не очень привлекателен.

 Таким образом, с точки зрения ресторанов, они могут хранить только один вид информации. Также нет функции безопасности.

 Это приведет к множеству ошибок, таких как орфографические ошибки, проблемы с расчетами, повторяющиеся записи и т. Д.

ПРЕДЛАГАЕМАЯ СИСТЕМА:

Поскольку это онлайн-приложение позволяет конечным пользователям регистрироваться в системе онлайн, выберите продукты питания из их выбор из списка меню и заказ еды онлайн.Также оплата может быть произведена через онлайн-режим или во время доставки на дом, в зависимости от выбора и удобства клиента.

Определяет оплату, которую должен произвести покупатель за заказ, размещенный в интернет-магазине, по реальной цене.

Мы предложили алгоритм SVM, используемый для классификации набора данных по местоположению, цене, кухне, овощам или не вегетарианцам, доставке и обратной связи. Для анализа настроений мы предложили алгоритм совместной фильтрации.

Этот алгоритм используется для обнаружения положительной и отрицательной обратной связи.Пользовательская обратная связь проверяется с помощью набора положительных и отрицательных данных с помощью алгоритма совместной фильтрации.

ПРЕИМУЩЕСТВА:

 Эти междометия слишком хорошо знакомы любому, кто принимает заказы по телефону. Иногда происходит недопонимание или сотрудник выполняет неправильный заказ. Подайте сигнал разгневанным клиентам, потраченной впустую еде и разочарованному менеджеру. С онлайн-заказами клиент все проясняет. Все в сети, никакой путаницы.

 Нет приложения, которое рекомендует ресторан на основе отзывов.

 Реализован поиск на основе местоположения, и очень легко определить ближайшие рестораны.

ИСПОЛЬЗУЕМЫЙ АЛГОРИТМ:

 Машина опорных векторов (SVM).

 Алгоритм совместной фильтрации.

АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ:

СИСТЕМНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ:

АППАРАТНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ:

 Система: Pentium IV 2.4 ГГц.

 Жесткий диск: 40 ГБ.

 Флоппи-дисковод: 1,44 Мб.

 Монитор: 15 VGA, цвет.

 Мышь: Logitech.

 ОЗУ: 512 Мб.

ТРЕБОВАНИЯ К ПРОГРАММНОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ:

 Операционная система: Windows XP.

 Язык кодирования: JAVA

 База данных: MYSQL

ССЫЛКИ:

Вубин Го, Сянпей Ху, Куаньцзю Чжоу, Лицзюнь Сунь, «Рекомендуемая интеллектуальная система запросов на основе китайской службы коротких сообщений для ресторанов», Шестая международная конференция по управлению мобильным бизнесом (ICMB 2007), стр.1, 2007.

Приусадебные участки: многообещающий подход к повышению продовольственной безопасности и благополучия домохозяйств | Сельское хозяйство и продовольственная безопасность

Подавляющее большинство голодающих и недоедающих людей живет в развивающихся странах в условиях нижестандартной [1], и более полумиллиарда населения мира страдает от хронического отсутствия продовольственной безопасности ^a . Поскольку ожидается, что к 2050 году численность населения мира превысит 9 миллиардов человек, будет постоянно существовать необходимость в увеличении производства продуктов питания и резервных запасов для удовлетворения растущего спроса и эффективного преодоления колебаний в производстве продуктов питания и ценах.Прогнозируется, что мировое производство продуктов питания необходимо увеличить на 70%, чтобы удовлетворить среднесуточную потребность населения мира в калориях в 2050 году ^b . Кроме того, подчеркивается необходимость вмешательства, поскольку ресурсы, доступные для производства продуктов питания, включая землю, воду, рабочую силу и кредиты, становятся дефицитными и дорогостоящими. Стремление к сельскохозяйственным инновациям усугубляется растущими проблемами изменения климата и деградации природных ресурсов.

Для решения проблемы производства продуктов питания и продовольственной безопасности требуются многочисленные стратегии ^c .Выбор возможных подходов зависит от существующих социальных, политических и экономических условий и ресурсов, доступных для разработки и реализации вмешательства. Приусадебные участки — это проверенная временем местная стратегия, которая широко применяется и практикуется в различных обстоятельствах местными сообществами с ограниченными ресурсами и институциональной поддержкой. Из литературы очевидно, что приусадебные участки являются частью систем сельского хозяйства и производства продуктов питания во многих развивающихся странах и широко используются как средство борьбы с голодом и недоеданием перед лицом глобального продовольственного кризиса [2].

Во всем мире приусадебные участки были задокументированы как важный дополнительный источник, способствующий обеспечению продовольственной и пищевой безопасности и средств к существованию. «Производство продуктов питания на небольших участках, прилегающих к населенным пунктам, является самой старой и устойчивой формой земледелия» [3]. На протяжении веков приусадебные участки были неотъемлемой частью семейных фермерских хозяйств и местных продовольственных систем. Домашнее садоводство — древняя и широко распространенная практика во всем мире. В литературе приусадебные участки подразделяются на смешанные, приусадебные, приусадебные, приусадебные, дворовые и приусадебные [4–7].

В этом документе представлен опыт развития приусадебных участков в развивающихся странах и рассматривается конкретный случай постконфликтной Шри-Ланки ^d . Для разработки теоретической основы был проведен обширный поиск литературы путем обзора более 100 публикаций, отчетов и глав книг, охватывающих различные аспекты домашнего садоводства. Неотъемлемые характеристики приусадебных участков, а также контекстные атрибуты, преимущества и ограничения, описанные в литературе, резюмируются в следующих разделах.

О приусадебных участках

Приусадебные участки встречаются как в сельских, так и в городских районах в преимущественно мелких натуральных сельскохозяйственных системах [8]. Само начало современного сельского хозяйства можно отнести к системе натурального производства, которая зародилась на небольших садовых участках вокруг домашнего хозяйства. Эти сады постоянно выдерживали испытание временем и продолжают играть важную роль в обеспечении семьи продуктами питания и доходом [9]. Начиная с ранних исследований приусадебных участков в 1930-х гг. Голландскими учеными Оше и Террой на смешанных садах на Яве, Индонезия [10], был внесен обширный вклад в синтез определений, описей видов, функций, структурных характеристик, состава, социума. -экономическая и культурная значимость.Приусадебные участки определяются по-разному, подчеркивая различные аспекты в зависимости от контекста или акцентов и целей исследования [11]. Гупта отметил, что происхождение и пол исследователя или ученого могут также искажать их восприятие приусадебных садов и могут не полностью отражать мнение семьи, занимающейся домашним садоводством [12].

Определение домашнего садоводства

Опираясь на исследования и наблюдения за приусадебными садами в развивающихся и развитых странах на пяти континентах, Нинез сформулировал следующее определение [13]:

«Домашний сад — это система мелкого производства, поставляющая растения и растения. животноводческие и утилитарные предметы либо недоступны, либо недоступны, либо недоступны на розничных рынках, в сельском хозяйстве, на охоте, собирательстве, рыболовстве и на заработной плате.Домашние сады обычно располагаются близко к жилью из соображений безопасности, удобства и особого ухода. Они занимают маргинальные земли для полевого производства и труда, маргинальные для основной экономической деятельности домашних хозяйств. Приусадебные сады, в которых представлены экологически адаптированные и дополняющие друг друга виды, отличаются низкими капитальными затратами и простыми технологиями ».

Как правило, домашнее садоводство относится к возделыванию небольшого участка земли, который может находиться рядом с домом или в нескольких минутах ходьбы от дома семьи [14].Приусадебные участки можно охарактеризовать как смешанную систему земледелия, которая включает овощи, фрукты, плантационные культуры, специи, травы, декоративные и лекарственные растения, а также домашний скот, который может служить дополнительным источником пищи и дохода. Фреско и Вестфаль [15] определяют приусадебные участки как систему возделывания сельскохозяйственных культур, состоящую из почвы, сельскохозяйственных культур, сорняков, патогенов и насекомых, которая преобразует входящие ресурсы — солнечную энергию, воду, питательные вещества, рабочую силу и т. Д. — в пищу, корм, топливо, волокна и фармацевтические препараты. Кумар и Наир [16], признавая, что не существует стандартного определения для «домашнего сада», резюмируют общее восприятие, называя его «… интимной, многоэтажной комбинацией различных деревьев и сельскохозяйственных культур, иногда в сочетании с домашних животных, около приусадебных участков, и добавить, что выращивание овощей, фруктов и трав в домашних условиях полностью или частично используется в основном для домашнего потребления.

В дополнение к этому, другие описали домашний сад как четко очерченную, многоэтажную и многоцелевую территорию рядом с семейным жилищем, которая служит небольшой системой производства дополнительных продуктов питания, поддерживаемой членами семьи, и той, которая охватывает множество разнообразных видов растений и животных, имитирующих естественную экосистему [11, 17–19].

Характеристики приусадебного сада

Мишель и Ханстад [20] перечисляют пять основных характеристик приусадебного участка: 1) расположены рядом с резиденцией; 2) содержат большое разнообразие растений; 3) производство является дополнительным, а не основным источником семейного потребления и дохода; 4) занимают небольшую площадь [21]; и 5) представляют собой производственную систему, в которую бедные могут легко войти на определенном уровне [9].

Существует огромное количество литературы, в которой представлены исследования и тематические исследования, посвященные роли приусадебных участков в качестве систем агролесоводства или производства продуктов питания, или их комбинации. Приусадебные участки экологически делятся на две категории: тропические и умеренные [13]. Большая часть литературы посвящена домашним садам в тропических районах Центральной и Южной Америки [22–25]. Также значительный интерес вызывают приусадебные участки в Южной и Юго-Восточной Азии [26–29] и Африке [30–34]. Напротив, существует лишь несколько задокументированных исследований приусадебных участков из регионов с умеренным климатом [35–38] и из развитых стран [32, 39–42].

Нинез [13] перечисляет общие тенденции в отношении систем производства продуктов для домашнего сада на основе 15 типовых характеристик, взятых из Рутенберга [5] (Таблица 1), и представляет этнографический синтез домашних садов по всему миру. Приусадебные участки обычно создаются на маргинальных землях или непригодных для выращивания полевых культур или кормовых культур из-за их размера, топографии или местоположения [11]. Конкретный размер домашнего сада варьируется от домохозяйства к домохозяйству, и, как правило, их средний размер меньше, чем размер пахотной земли, принадлежащей домохозяйству.Однако это может не относиться к тем семьям, которые не владеют сельскохозяйственной землей, и к безземельным. Новые инновации и технологии сделали возможным домашнее садоводство даже для семей, у которых очень мало земли или вообще нет земли [43]. Приусадебные участки могут быть разделены физическими границами, такими как живые заборы или изгороди, заборы, канавы или границы, установленные на основе взаимопонимания. Использование кухонных отходов, навоза и других органических остатков стало практикой среди домашних садоводов, и это упражнение помогло значительно повысить продуктивность и плодородие этих садов [11, 44, 45].

Хотя некоторые сходства существуют повсюду, каждый домашний сад уникален по структуре, функциям, составу и внешнему виду [13, 46–48], поскольку они зависят от естественной экологии местности, доступных семейных ресурсов, таких как рабочая сила и навыки, предпочтения и энтузиазм членов семьи [45, 49, 50]. Домашнее садоводство имеет тенденцию быть достаточно динамичным [17, 18].Решения, связанные с выбором культур, закупкой ресурсов, сбором урожая, управлением и т. Д., В основном определяются потребностями домохозяйства в области потребления и получения дохода [27, 45]. Исследование, проведенное в Индонезии, показало, что структура, состав, интенсивность возделывания и разнообразие приусадебных участков могут зависеть от социально-экономического статуса домохозяйства [51]. Например, по мере того, как семьи стали экономически стабильными, их выращивание перешло с основных продуктов на садовые, и некоторые семьи начали разводить скот.Основываясь на экономике домашнего хозяйства, Ниньес [13] различал два типа приусадебных участков: 1) натуральные сады и 2) бюджетные сады. Доступ к посадочному материалу и социальный капитал отмечены как важные атрибуты видового разнообразия в садах [52]. В совокупности экологический потенциал, экономический статус и социальные элементы влияют на присутствие пищевых и непродовольственных культур и животных в саду [28, 53]. Кроме того, Морено-Блэк и его коллеги [54] определили, что ограничения, возникающие из-за таких факторов, как возможности работы вне фермы и структура семьи, а также местные обычаи, влияют на развитие и состав садов.

В домашнем саду часто используется семейный труд [18] — женщины, дети и старики имеют особое значение в их управлении [46, 48, 55–57] — но, в зависимости от экономических возможностей и доступности, домохозяйства могут нанимать заработную плату. чернорабочие, чтобы возделывать и содержать домашний сад, что, в свою очередь, влияет на состав и интенсивность деятельности домашнего сада [22, 55, 56]. Как и любая другая система производства продуктов питания, приусадебные участки могут быть уязвимы к суровым условиям окружающей среды, таким как засуха и наводнения [57, 58].Несмотря на то, что домашнее садоводство требует меньшего количества садоводческих и агрономических ноу-хау, потери урожая и другие негативные последствия могут быть сокращены, если члены домохозяйства будут наделены более высокими навыками и знаниями [59].

Опыт использования приусадебных участков в развивающихся странах

Приусадебные участки были неотъемлемой частью местных продовольственных систем в развивающихся странах по всему миру. Многие исследования предоставляют описательные данные и анализ приусадебных участков в развивающихся странах Азии, Африки и Латинской Америки и указывают на их многочисленные преимущества для сообществ и семей.Они включают в себя бессрочные мелкомасштабные системы натурального хозяйства, созданные домашними хозяйствами для обеспечения и удовлетворения потребностей семьи в продуктах питания. Приусадебные участки в основном предназначены для выращивания и производства продуктов питания для семейного потребления, но их можно диверсифицировать для получения продуктов, которые имеют множество применений, включая местную медицину и домашние средства от некоторых болезней, растопку и альтернативный источник топлива, навоз, строительные материалы и животные подача. Крис Лэндон-Лейн [60] дает обзор преимуществ приусадебных участков (таблица 2) и описывает приусадебные участки как «место для инноваций» с потенциалом повышения уровня жизни пригородных и сельских общин.Углубленное изучение прошлых и недавних композиций на приусадебных участках по всему миру не только подтверждает идеи Лэндон-Лейна, но и признает дополнительные преимущества. Мы в целом разделили преимущества домашнего садоводства на три компонента: (1) социальные; (2) экономический; и (3) экологические выгоды. Эти преимущества представлены и объяснены на основе обширного опыта использования приусадебных участков в развивающихся странах по всему миру.

Социальные пособия

Повышение продовольственной безопасности и безопасности питания

Обзоры исследований, проведенных в разных странах, показывают, что степень и сочетание социально-культурных воздействий на общества, занимающиеся домашним садоводством, различаются по всем направлениям.Множественные социальные выгоды приусадебных участков включают повышение продовольственной и пищевой безопасности во многих социально-экономических и политических ситуациях, улучшение здоровья семьи и человеческого потенциала, расширение прав и возможностей женщин, содействие социальной справедливости и равенству, а также сохранение знаний и культуры коренных народов [20].

Самая фундаментальная социальная выгода приусадебных участков проистекает из их прямого вклада в продовольственную безопасность домохозяйств за счет увеличения наличия, доступности и использования пищевых продуктов ^e .Приусадебные участки поддерживаются для легкого доступа к источникам свежей растительной и животной пищи как в сельской, так и в городской местности. Продукты из приусадебных участков на постоянной основе существенно увеличивают потребности семьи в энергии и питательных веществах. Новаторское исследование приусадебных участков, проведенное Ochse и Terra в начале 1930-х годов [10], утверждает, что приусадебные участки потребляли 18% калорий и 14% белков в домохозяйствах в Кутовинангуне, Индонезия. Последующие исследования яванских приусадебных участков указывают на прямую связь между успешными приусадебными огородами и состоянием питания домохозяйств [61], а также наблюдают рост потребления продуктов питания в домохозяйствах с интенсификацией домашнего производства пищевых продуктов [62].Опыт яванцев, демонстрирующий потенциал приусадебных участков в добавлении продуктов питания и питания домохозяйств [13, 21], а также их значимость в качестве многоярусной агроэкосистемы [55, 63] в тропиках, усилил глобальное внимание к дому. сады.

Продукты из приусадебных участков разнообразны: от садовых культур до корнеплодов, пальм и продуктов животного происхождения; другие растения из садов также используются в качестве пряностей, трав, лекарств и корма для животных [53, 64–67]. Хотя приусадебные участки обычно не считаются базой для выращивания основных сельскохозяйственных культур, Таман [65] задокументировал, что жители островов Тихого океана получали свои основные корнеплоды из приусадебных участков.Подобные сообщения были получены из Непала [19], полуострова Юкатан [66], Бангладеш [67], Перу [68], Ганы [69] и Зимбабве [56]. Семьи с ограниченными ресурсами часто больше зависели от приусадебных участков как основных продуктов питания и второстепенных продуктов, чем от семей, наделенных изрядным количеством активов и ресурсов, таких как земля и капитал [51, 70]. Для бедных и маргинализованных семей, которые не могут позволить себе дорогие продукты животного происхождения для удовлетворения своих потребностей в питании, приусадебные участки являются дешевым источником питательных продуктов [71].Посредством садоводства домохозяйства могут иметь лучший доступ к разнообразным продуктам питания растений и животных, что приводит к общему увеличению потребления с пищей и повышает биодоступность и усвоение основных питательных веществ [72].

Как заявил Марш [9], приусадебные участки обеспечивают легкий повседневный доступ к ассортименту свежих и питательных продуктов для домашнего хозяйства, и, соответственно, эти дома получают более 50% овощей, фруктов, клубней и ямса. из их сада. Поддерживая эту предпосылку, различные исследования заключают, что, увеличивая количество калорий, приусадебные участки дополняют основной рацион питания значительной долей белков [48], витаминов [16] и минералов [73], что приводит к обогащению и сбалансированности диета [74, 75], особенно для растущих детей и матерей [76].Кроме того, растения из садов — особенно специи и травы — используются как усилители вкуса, чаи и приправы [77]. В последнее время такие страны, как Бангладеш, добились успеха в увеличении доступности и потребления продуктов питания, богатых витамином А, посредством национальных программ домашнего садоводства [72].

Кроме того, интеграция животноводства и птицеводства в домашнее садоводство усиливает продовольственную безопасность и безопасность питания семей, поскольку молоко, яйца и мясо домашних животных являются основным и, во многих случаях, единственным источником животного белка [ 66].В некоторых местах домашние садоводы также занимаются выращиванием грибов и пчеловодством [75], и даже небольшие пресноводные рыбные пруды включают в садовое пространство, увеличивая долю белков и других питательных веществ, доступных для семьи [27].

Свидетельства со всего мира показывают, что приусадебные участки могут быть универсальным вариантом решения проблемы отсутствия продовольственной безопасности в различных сложных ситуациях, и поэтому они получили спонсорскую поддержку со стороны многочисленных правительственных и неправительственных организаций.Следовательно, производство домашних садов значительно увеличилось в стране и сыграло важную роль в сокращении «скрытого голода» и болезней, вызываемых дефицитом питательных микроэлементов. В попытке оценить динамику развития домашних садов на Яве и Сулавеси в Индонезии, Виерсум [51] отмечает, что домашние сады обеспечивают небольшой, но непрерывный поток продуктов питания для домашнего хозяйства. Кроме того, приусадебные участки являются основным источником основных продуктов питания для людей в сильно деградированных и густонаселенных районах с ограниченными пахотными землями [44, 78].

Приусадебные участки могут обеспечить продовольствием малообеспеченные и малообеспеченные домохозяйства, поскольку они могут быть созданы и поддержаны на небольшом участке земли или без земли с использованием небольшого количества ресурсов [20, 43]. Исследование приусадебных участков на Кубе показывает, что они использовались в качестве стратегии повышения устойчивости и обеспечения продовольственной безопасности перед лицом экономического кризиса и политической изоляции [79]. Чтобы уменьшить повторяющуюся нехватку продовольствия и недоедание, кубинские домохозяйства получали основные продукты питания (рис и бобы) за счет пайков, но домохозяйства полагались на свои приусадебные участки, чтобы получить дополнительную продукцию для разнообразия семейного рациона [80].Обеспечивая надежный и удобный источник пищи, волокна и топлива для семьи, они рассматриваются как надежная продовольственная система в условиях, когда сохраняется давление населения и многочисленные ограничения ресурсов [81, 82]. В столице Перу Лиме домашнее садоводство принесло пользу семьям, живущим в трущобах, с точки зрения питания за счет увеличения доступности углеводов, а также богатых питательными веществами овощей и фруктов, которые экономически не доступны для бедных обитателей трущоб [83].

Глобальный индекс голода указывает на то, что отсутствие политической стабильности привело к эскалации голода и бедности в странах, затронутых конфликтами [84].Аналогичным образом экологическая катастрофа может иметь разрушительные последствия для сообществ и выводить из строя системы производства продуктов питания [85]. Несмотря на то, что опубликовано лишь несколько описаний, приусадебные участки были предложены в качестве варианта обеспечения продовольственной и пищевой безопасности в случае бедствий, конфликтов и других посткризисных ситуаций ^f [9, 45, 86]. Приусадебные участки, основанные на enset и кофе, представляют собой интегрированную систему ведения сельского хозяйства, которая не только обеспечивает продукты для пропитания и дополнительные продукты питания для эфиопских семей, особенно во время голода, но также обеспечивает основные средства занятости для домашнего хозяйства [78].

Таджикистан стал независимым от Советского Союза в 1991 году, но вскоре после этого разразилась гражданская война. Роу [7] показал, что в постсоветскую эпоху таджикские семьи, страдающие от гражданской войны, развала сельского хозяйства и засухи, в значительной степени зависели от своих садов в качестве пищи. Эта тенденция все еще сохраняется, и приусадебные участки продолжают существенно дополнять продовольственную безопасность и средства к существованию домашних хозяйств. В последние годы несколько стран, переходящих к миру и стабильности, и стран, которые восстанавливаются после стихийных бедствий, проводят политику, поддерживающую домашнее садоводство, чтобы уменьшить распространенность и тяжесть голода и недоедания [45, 87].

Bandarin et. al. [88] отмечают, что в постконфликтных условиях механизмы помощи и примирения работают лучше всего и приносят экологические, социальные и экономические выгоды, когда существует культурная или традиционная связь между целевой группой населения и вмешательством. Таким образом, проекты домашних садов предлагают реалистичное решение, поскольку в большинстве стран домашнее садоводство — это обычная повседневная деятельность в семье, особенно для женщин. Кроме того, при правильном управлении приусадебные участки представляют собой комплексное решение проблемы продовольствия и питания за счет увеличения доступности продуктов питания для домашних хозяйств, обеспечения большего физического, экономического и социального доступа, обеспечения множества питательных веществ, а также защиты и буферизации домашних хозяйств от нехватка продуктов питания.

Улучшение здоровья

Растения являются важным источником лекарств для людей и домашнего скота и используются в качестве биологических пестицидов для защиты сельскохозяйственных культур от болезней и нашествий вредителей. Травы и лекарственные растения выращивают на приусадебных участках по всему миру, а в развивающихся странах почти 80% людей используют их для лечения различных болезней, болезней, а также для улучшения состояния своего здоровья [89]. Большая часть растений, произрастающих в приусадебных участках, имеет определенную лечебную ценность, и их можно использовать для лечения многих распространенных проблем со здоровьем экономически эффективным способом.Например, Перера и Раджапкса в своей оценке садов Канди в Шри-Ланке [90] отмечают, что из 125 обнаруженных видов растений около 30% использовались исключительно в медицинских целях и около 12% — в медицинских и других целях. Документально подтверждено, что лекарственные растения являются важной группой растений, уступающей после ценных видов в Шри-Ланке [90] и в Бангладеш [91]. Приусадебные участки в районе Букоба в Танзании содержали растения, выращенные исключительно в лечебных целях [92]. Около 70% видов растений, идентифицированных в лесах и садах Юкатана, использовались в лечебных целях [93], а в традиционных приусадебных участках майя девять видов из 77 найденных полезных растений использовались исключительно в лечебных целях, а 26 видов — в смешанных целях. лекарства, продукты питания, специи и декоративные растения [94].

Отсутствие продовольственной безопасности и экономические трудности вынуждают людей потреблять меньше и довольствоваться продуктами питания с низким питательным качеством. Неблагоприятные последствия для здоровья из-за недостаточного потребления основных макроэлементов еще больше усугубляются дефицитом микроэлементов, таких как витамины и минералы. Более 35% смертельных случаев во всем мире вызваны факторами, связанными с недостаточностью питания [95]. Среди них дефицит витамина А является серьезной проблемой для здоровья во многих странах с низким уровнем доходов и создает серьезные проблемы со здоровьем, особенно для беременных женщин и их младенцев и растущих детей.Сообщения указывают на то, что более 7 миллионов женщин страдают от осложнений из-за недостаточности витамина А [96] и являются причиной 6-8% смертей среди детей в возрасте до 5 лет в Африке и Азии [95]. В некоторых странах, где эта проблема стоит остро, были запущены программы по выращиванию продуктов питания на приусадебных участках, чтобы помочь решить проблему дефицита витамина А и улучшить качество рациона за счет содействия круглогодичному производству овощей и фруктов [85].

Глобальная заболеваемость анемией в первую очередь связана с дефицитом железа.Недостаточность железа повышает риск смерти во время беременности на 20% [97]. Более того, по оценкам, почти треть населения мира живет в странах с высоким дефицитом цинка [98]. Дефицит питательных микроэлементов может повысить уязвимость к другим инфекционным заболеваниям и повысить риск смерти от таких болезней, как диарея, пневмония, малярия и корь [99]. Это также может привести к плохому физическому и когнитивному развитию и нарушению моторики у детей младшего возраста, а также к другим краткосрочным и долгосрочным последствиям для здоровья.Более того, может возникнуть замкнутый круг нежелательных социально-экономических последствий, поскольку способность людей активно заниматься физической и экономической деятельностью ограничивается болезнью, инвалидностью и сокращением продолжительности жизни. В различных контекстах инициативы по домашнему садоводству были предложены и реализованы в качестве потенциальных стратегий решения проблем со здоровьем, возникающих в результате недоедания [100, 101]. Хотя возможность реальна, были приложены минимальные усилия для выявления и максимизации валовых преимуществ домашнего садоводства для улучшения здоровья.

Повышение статуса женщин

Во многих культурах женщины играют важную роль в производстве продуктов питания, но иногда их ценность несколько подрывается. Они также активно занимаются домашним садоводством, хотя их участие в домашнем саду, как правило, определяется социально-культурными нормами [20]. В большинстве сценариев вклад женщин в производство продуктов питания в домашних условиях огромен, но это не означает, что домашнее садоводство является преимущественно женской деятельностью. Участие и обязанности женщин в домашнем садоводстве различаются в зависимости от культуры, включая подготовку земли, посадку, прополку, сбор урожая и маркетинг [54, 102, 103].Фактически, в некоторых культурах женщины являются единственными хранителями домашних садов [35, 72], в то время как в других они играют более или менее вспомогательную роль [11]. Проведенный Ховардом в 2006 году анализ [104] 13 тематических исследований приусадебных участков в Южной Америке показал, что женщины являются основными управляющими приусадебными участками во всем регионе. Домашнее садоводство имеет жизненно важное значение и хорошо сочетается с их повседневной домашней деятельностью и стилем занятости, а также с их культурными и эстетическими ценностями. С другой стороны, в индонезийском контексте женщины принимают участие во время посадки и сбора урожая [49], а в Шри-Ланке они обеспечивают рабочую силу в часы пик [55].Тем не менее, домашнее садоводство — это путь к социальному и экономическому обогащению, особенно для женщин и уязвимых групп.

Приусадебные участки стимулируют социальные изменения и развитие. В индейской общине ачуар в верховьях Амазонки способность женщины содержать пышный домашний сад не только демонстрирует ее агрономические способности, но и ее статус в обществе [105]. Аналогичным образом, для женщин Сарагуро в Андах обильный сад помогает повысить социальное положение женщины и продемонстрировать ее приверженность благополучию семьи [25].На основе исследования, проведенного в Сенегале Бруном и его коллегами [106] по оценке воздействия домашнего садоводства на продукты питания и питательные вещества, было обнаружено, что, хотя сады не внесли значительного вклада в потребление продуктов питания и питание, они сыграли важную роль в улучшении доход и социальный статус женщин, а также их осведомленность о формирующихся пищевых привычках в городских районах. Для некоторых женщин продажа садовых товаров часто является единственным источником дохода или средств к существованию [9]. В Таджикистане, где многие мужчины были убиты во время гражданской войны или эмигрировали в Россию и другие страны в поисках работы, женщины, старики и дети предоставляют неоценимый семейный труд и ресурсы для местной сельскохозяйственной экономики.Огороды, как их называет Роу [7], очень важны, особенно для семей, возглавляемых женщинами, с точки зрения удовлетворения их повседневных потребностей в питании и получения дохода. Фактически, почти половина продуктов, потребляемых дома, и одна треть продуктов, продаваемых на рынке, поступает с этих садовых участков. Другие исследования показали, что в ситуациях, когда женщины возглавляют приусадебные участки, улучшается питание домашних хозяйств, особенно питания детей [72, 107].

Занимаясь домашним садоводством, женщины развили навыки работы с растениями и садоводством, которые помогают им лучше управлять домом и окружающей средой.Их труд незаменим для ухода за садом и снижения производственных затрат. Как управляющие домом, женщины обладают полезными знаниями о многочисленных домашних потребностях. Благодаря их участию в производственном процессе они могут легче и экономичнее удовлетворять потребности семьи [44]. Домашние садоводы в Перу указали, что женщины-садоводы склонны производить продукты питания в первую очередь для семейного потребления, в то время как мужчины-садоводы обычно сосредотачиваются на выращивании ценных культур для сбыта [83]. В то время как приусадебные участки предоставляют женщинам респектабельную возможность внести свой вклад в домашнее существование, возвышение и характер, они имеют большее социально-культурное и духовное значение для женщин [104].Кроме того, они являются ключевым источником знаний и информации о садоводстве [105].

Исследования показывают, что в некоторых обществах и культурах роль женщины в принятии семейных решений довольно ограничена; однако многие отчеты подтверждают, что, когда дело доходит до домашнего садоводства, женщины, как правило, обладают большей автономией и способностью принимать решения [108]. Морено-Блэк и его коллеги [54] провели исследование 49 женских приусадебных участков на северо-востоке Таиланда, где сельские женщины постоянно указывали, что они являются ключевыми лицами, принимающими решения, и выполняют большую часть деятельности приусадебных участков.

Сохранение знаний коренных народов и построение интегрированных обществ

Приусадебные участки состоят из множества компонентов и видов, которые представляют социальные и традиционные аспекты различных обществ. Эта богатая культура коренных народов и база общинных знаний выражаются в домашнем садоводстве путем выбора растений и животных, а также в методах ведения сельского хозяйства, используемых местным сообществом [16, 70]. Приусадебные участки служат ценным хранилищем для сохранения и передачи местных сельскохозяйственных культур и видов домашнего скота, производственных знаний и навыков от одного поколения к другому [109–111].

Взаимодействия внутри и вокруг домашнего сада создают и укрепляют социальный статус и связи между домохозяйством и обществом. Домашние садовники обычно обменивают или дарят посадочные материалы, овощи, фрукты, листья, травы и лекарственные растения в социальных, культурных и религиозных целях [109, 110]. Такое взаимодействие необходимо для социальной интеграции и создания социального капитала. Социальный аспект домашнего садоводства еще полностью не изучен.

Экономические выгоды

Экономические выгоды от приусадебных участков выходят за рамки продовольственной и пищевой безопасности и средств существования, особенно для малообеспеченных семей.Библиографические данные свидетельствуют о том, что приусадебные участки способствуют формированию доходов, повышению уровня жизни и экономическому благосостоянию домашних хозяйств, а также содействуют развитию предпринимательства и сельских районов [111, 112]. В обзоре ряда тематических исследований Митчелл и Ханстад [20] утверждают, что приусадебные участки могут способствовать экономическому благосостоянию домохозяйств несколькими способами: товары для сада можно продавать, чтобы получить дополнительный доход [17, 48, 83]; садоводство можно превратить в небольшой надомный промысел; а доходы от продажи товаров для домашнего сада и сбережения от потребления домашних продуктов питания могут привести к увеличению располагаемого дохода, который можно использовать для других домашних целей.Исследования, проведенные в Непале, Камбодже и Папуа-Новой Гвинее, показывают, что доход, полученный от продажи фруктов, овощей и продуктов животноводства в домашних условиях, позволял домохозяйствам использовать выручку для покупки дополнительных продуктов питания, а также для сбережений, образования и других услуг. [85, 113]. Семьи в горных районах Вьетнама могли получать более 22% своих денежных доходов за счет садоводства [111].

Приусадебные участки широко пропагандируются во многих странах как механизм предотвращения бедности и как источник дохода для проживающих в развивающихся странах семей.Хотя приусадебные участки рассматриваются как производственные системы с низким уровнем прожиточного минимума, их можно структурировать так, чтобы они были более эффективными коммерческими предприятиями за счет выращивания ценных культур и животноводства [43]. Ряд исследований был сосредоточен на оценке потенциального или реального экономического вклада в домашнее хозяйство и местную экономику, а также в социальное развитие [114]. Исследование, проведенное в Юго-Восточной Нигерии, показало, что древесные культуры и домашний скот, выращиваемые на приусадебных участках, составляют более 60% дохода домохозяйства [115].Во многих случаях продажа продукции из приусадебных участков улучшает финансовое положение семьи, обеспечивая дополнительный доход и одновременно способствуя социальному и культурному улучшению [116]. Тот факт, что домашнее производство менее затратно и требует меньших затрат и инвестиций, чрезвычайно важен для семей с ограниченными ресурсами, которые имеют ограниченный доступ к производственным ресурсам. Тем не менее, по оценкам, умеренно жесткое растениеводство и животноводство на приусадебных участках может принести такой же доход на единицу площади, как и производство полевых культур [9, 62].Там, где существуют земельные ограничения, использовались инновационные инструменты для эффективного использования ограниченного пространства [43]. Кроме того, домашний скот, содержащийся в садах, диверсифицирует риски из-за потерь урожая и обеспечивает денежный буфер и активы для домашнего хозяйства [117].

Экологические преимущества

Приусадебные участки обеспечивают множество экологических и экологических преимуществ. Они служат основной единицей, которая инициирует и использует экологически безопасные подходы к производству продуктов питания, сохраняя при этом биоразнообразие и природные ресурсы.Приусадебные участки обычно разнообразны и содержат богатый состав растений и животных. Отсюда они представляют собой интересные примеры для этноботанических исследований [110, 118].

Сады сложны и могут напоминать экологические системы сельскохозяйственного производства, которые поддерживают сохранение биоразнообразия. Богатое разнообразие и состав видов, а также густое распространение фауны и растительного мира указывают на исключительные особенности экологии домашнего сада [20, 46]. Оценка Бухманна в 2009 году [79] 25 приусадебных участков в Центральной Кубе выявила 182 вида растений.Другие сообщения со всего мира также указывают на значительную концентрацию растений, используемых в качестве овощей, фруктов, трав, лекарств, ямса и специй [78, 114]. Приусадебные участки также содержат широкий спектр видов растений, некоторые из которых являются староместными, редкими или находящимися под угрозой исчезновения видами, а также конкретными сортами, отобранными по набору желательных признаков [119]. Таким образом, они становятся идеальными участками для in situ сохранения биоразнообразия и генетического материала [111, 120].

Приусадебные участки также предоставляют ряд экосистемных услуг, таких как среда обитания для животных и других полезных организмов, повторное использование питательных веществ, уменьшение эрозии почвы и усиление опыления [121].Высокая плотность растений в домашнем саду обеспечивает идеальную среду и убежище для диких животных, таких как птицы, мелкие млекопитающие, рептилии и насекомые [122]. Кальвет-Мир и др. al. [112] выделяют ряд экосистемных услуг, предоставляемых приусадебными участками, таких как производство качественных продуктов питания, поддержание местных сортов, культурные услуги, борьба с вредителями и опыление. Они пришли к выводу, что наиболее важные экосистемные услуги, предоставляемые приусадебными участками, отличаются от крупномасштабного и коммерческого сельского хозяйства.

Круговорот питательных веществ — еще одно экологическое преимущество приусадебных участков [120, 123]. Обилие подстилки для растений и животных и непрерывная переработка органических веществ почвы способствует высокоэффективной системе круговорота питательных веществ. Еще одно потенциальное преимущество приусадебных участков — снижение эрозии почвы и сохранение земель [70, 124]. Привлечение медоносных пчел дает дополнительные преимущества, включая улучшенное опыление и увеличенное распространение плодов [64].

Домашние люди, животные и растения поддерживают симбиотические отношения в домашних садах.Например, растения и животные обеспечивают семью едой и другими благами, а семья, в свою очередь, заботится о домашних садах. Растительное сырье используется в качестве корма для животных, а навоз добавляется в компост для удобрения растений, что снижает потребность в химических удобрениях [20]. Навоз домашнего скота и птицы может вносить в почву значительное количество органических веществ, азота, калия и фосфора. Интеграция животноводства в домашнее садоводство может ускорить круговорот питательных веществ в экосистеме и помочь сохранить влагу [125].

Приусадебные участки в Шри-Ланке

Экономика Шри-Ланки основана на сельском хозяйстве. Более 35% из 20 миллионов человек в Шри-Ланке прямо или косвенно заняты в аграрном секторе. Домашнее садоводство было давней практикой среди сельских и городских домашних хозяйств Шри-Ланки на протяжении веков [55]. Несмотря на традиционную основу для домашнего садоводства, в последние годы национальная политика была сосредоточена на продвижении домашнего садоводства в стране. В настоящее время реализуются две национальные инициативы, которые получают заметную поддержку со стороны правительства в связи с инициированием общенациональной кампании по производству продуктов питания с целью создания одного миллиона приусадебных участков по всему острову ^g .Программы подчеркивают ключевую роль приусадебных участков в условиях отсутствия продовольственной безопасности, экономического спада и недоедания, обеспечивая диверсифицированный источник продуктов питания и способ получения дохода.

Несмотря на растущий интерес к домашнему садоводству, литература, посвященная домашним садам в Шри-Ланке, довольно ограничена. Большая часть доступных отрывков почти полностью посвящена садам Канди, также известным как лесные сады Канди (KFG). KFG — это обычная традиционная система агролесоводства, встречающаяся на влажных центральных холмах Шри-Ланки.Они охватывают смешанную систему земледелия, которая включает в себя разнообразную коллекцию экономически ценных многолетних и полуполетних культур, расположенных вокруг домашнего хозяйства [126], а также виды животных, которые были выращены с учетом потребностей семьи, окружающей среды и рекомендаций ученые и агенты [127].

Одно из самых ранних исследований KFG в Шри-Ланке было опубликовано МакКоннеллом и Дхармапалой [126]. Из обзора 30 КФГ, созданных с использованием системного подхода, они пришли к выводу, что, хотя в краткосрочной перспективе КФГ были не такими продуктивными и прибыльными, как коммерческие сельскохозяйственные системы, со временем они привели к множеству выгод.Jacob и Alles [55] отличают KFG от других смешанных систем лесоводства, встречающихся в Южной и Юго-Восточной Азии, в отношении разнообразия выращиваемых растений. Они также заявили, что эти садовые системы улучшили благосостояние людей, которые их воспитывали, за счет предоставления различных продуктов питания и древесины, возможностей для получения средств к существованию и устойчивости производственной системы. Кроме того, они подчеркнули необходимость проверки существующей агрономической практики и разработки реальных моделей, которые могут повысить продуктивность на единицу земли.

Перера и Раджапакса [90] характеризуют различные компоненты КФГ на основе собственности, структуры, видового состава, состава поголовья и методов управления. Их базовое обследование 50 случайно выбранных садов в районе Канди показало, что различные виды в KFG имеют множество применений, включая еду, деньги, древесину, топливную древесину, строительные материалы, сидераты, корм, лекарства, тень и украшения. KFG также имеет большое значение для региона с точки зрения сохранения зародышевой плазмы in situ, [128], управления водоразделом [90], сохранения среды обитания и других экологических факторов [129].

Книга Хохеггера [130] предлагает всесторонний обзор экологической, экономической и культурной значимости KFG в Шри-Ланке, исследуя шесть мест на центральных холмах. Зеленое движение в Шри-Ланке, основанное Кумаратхунгой [131], опубликовало руководство по экологически безопасному сельскому хозяйству с упором на приусадебные участки. Эта публикация изначально была написана на сингальском языке и в настоящее время переводится на тамильский язык. В руководстве содержатся пошаговые инструкции для домашних садоводов и фермеров по экологически безопасным методам выращивания и управления, а также стратегиям повышения эффективности небольших систем сельскохозяйственного производства.

Ранасингхе [43] разработал подробное руководство, основанное на идеях садов для семейного бизнеса и земледелия с низким / без использования места. Это руководство было создано в первую очередь для привлечения городских домохозяйств к развитию собственного растениеводства в небольшой агробизнес. Кроме того, эта публикация была предпринята попыткой охватить более широкую аудиторию, включая профессионалов, непрофессионалов, предпринимателей, а также лиц, определяющих политику, заинтересованных в вопросах, связанных с продовольственной безопасностью и питанием в условиях ограниченных ресурсов, таких как земля.В нем подчеркивается, что за счет улучшенного управления домашние садовые культуры могут быть преобразованы в сельскохозяйственные предприятия путем систематического внедрения экономичных и экологичных технологий и мероприятий.

Ограничения и возможности

Несмотря на то, что домашнее садоводство дает множество преимуществ для развивающихся стран, в литературе также раскрываются ключевые ограничения производительности и устойчивости приусадебных участков и даются рекомендации по улучшению приусадебных участков и превращению их в жизнеспособное и устойчивое предприятие.