일단 ,ai를 적용시킨 기능을 요리레시피 사이트에 끼워 넣는것이 목표
후보군
재료의 사진을 보고 이름을 출력
>>>
출력된 이름을 기반으로 레시피를 추천
재료의 사진으로 어떤 재료인지 알아내는 경우
직접학습 vs 이미 누가 만든거 가져다 쓰기
어떤걸로 할지 일단 고민중
직접 학습시킬경우
https://www.kaggle.com/datasets/pes12017000148/food-ingredients-and-recipe-dataset-with-images
Food Ingredients and Recipes Dataset with Images
From Epicurious Website
www.kaggle.com
이거나
https://www.kaggle.com/datasets/kaggle/recipe-ingredients-dataset
Recipe Ingredients Dataset
Use Recipe Ingredients to Categorize the Cuisine
www.kaggle.com
이 데이터셋을 이용하여
classification 을 해볼 생각
1. 질문 직접 학습시키는게 좋을지 아니면 가져오는게 좋을지 ,
a. 모델을 가져오는편이 좋다. 직접 학습시킨다면 힘듬
2. 가져온다면 어디서 가져오는게 좋을지?
ai 허브
3. 사용자 정보를 기반으로 레시피를 추천해 주는것이 지금 수준에서 가능한지?
1번 답변에 포함
모델 쓰는 방법 물어보기
RCP_LIST_1 = ['반찬', '찌개', .....]
RCP_LIST_2 = ['빵이랑 어울리는 카테고리', ' ']
RCP_LIST_3 = ['면이랑 어울리는 카테고리', ' ']
if i['RCP_PAT2'] in RCP_LIST_1:
inner_category = 1 #밥
elif i['RCP_PAT2'] in RCP_LIST_2:
inner_category = 2 #빵
else:
inner_category = 3#면
dict second_category: inner_category
사진을 판독
만약에 밥이라그러면
리스트 DB 적재한 내용에서
ORM 리스트 중에 Recipes.objects.filter(second_category = 1 ) 리스트가져와서 프론트로 전달
화면에 레시피, 이미지 노출
사진을 판독
만약에 밥이라그러면
리스트 DB 적재한 내용에서
ORM 리스트 중에 Recipes.objects.filter(second_category = 1 ) 리스트가져와서 프론트로 전달
화면에 레시피, 이미지 노출
dic = {
'name': i['RCP_NM'],
'category': i['RCP_PAT2'],
'tip': i['RCP_NA_TIP'], # 저감 조리법 팁
'ingredients': i['RCP_PARTS_DTLS'],
'tag': i['HASH_TAG'], # 해시 태그
'car': i['INFO_CAR'], # 탄수 화물
'na': i['INFO_NA'], # 나트륨
'fat': i['INFO_FAT'], # 지방
'pro': i['INFO_PRO'], # 단백질
'kcal': i['INFO_ENG'], # 열량
'main_img': i['ATT_FILE_NO_MK']
}
1.이미지넷
안쪽에 데이터가 있음
웹크롤링으로 데이터로 학습해보기 ...
2. 클립
이미지와 텍스트
재료를 보여주고 재료의 이름을 추출해 냄
진행사항 - clip을 이용하여 구현완료 ai 모델
장고와 결합중
결합중에 가상환경이슈 발생
쓰로틀링 - 호출할 수 있는 횟수에 제한을 둠
서버분리 -...? 나중에 구현