Small Data Science for Russian Adventurers
11.3K subscribers
307 photos
3 videos
13 files
708 links
БЕЗ ЧУЖОЙ РЕКЛАМЫ Авторский канал Александра Дьяконова (dyakonov.org)
машинное (machine learning) и
глубокое обучение (deep learning)
анализ данных (data mining)
наука о данных (data science)
ИИ (artificial intelligence)
математика (math)
и др.
ЕСТЬ ЧАТ;)
Download Telegram
Forwarded from Food&Science
​​Как математики смотрят на кондитеров?

Как на тетраэдры с лепестковыми диаграммами.

Несколько лет назад в Гарварде решили скачать несколько тысяч рецептов блинов, печений, бисквитов с сайта allrecipes и построить диаграммы.

Представьте себе яйца, молоко, муку: каждый ингредиент на своей оси. Там, где они пересекаются, стоит точка. Каждая точка означает определённые пропорции трёх ингредиентов.

Например, кто-то готовит блины в пропорциях 2:2:1. Но рецептов блинов много, пропорции могут до определённой степени отличаться. А раз пропорции отличаются, то и точки будут в разных местах стоять.

При этом все точки будут ограничены какой-то областью, за рамками которой будет уже не блин, а что-то другое. К примеру, если в пропорции увеличить число яиц, то будет не блин, а омлет.

В Гарварде проанализировали несколько кондитерских изделий и сделали цветные области с точками, расположив их на тетраэдре. Если его собрать, то очень удобно смотреть на рецепты и размышлять о природе брауни или сконов.

Но главное – это пустые места. Вот куда нужно смотреть – это пустоты, которые можно заполнить своим креативом.

Такой дата сайнс можно проводить более точечно: с бисквитами, тестом на пиццу, шоколадными печеньями.

#scientificbreakfast