Desarrollo de una aplicación para la predicción de ingredientes y recetas de cocina por medio de TensorFlow y máquinas de soporte vectorial

espanolEste articulo es derivado de un proyecto de investigacion en el cual se realizo el desarrollo de una aplicacion para la prediccion de ingredientes y recetas por medio de TensorFlow y maquinas de soporte vectorial. Se realizo un esquema de la arquitectura general, luego se desarrollo una red neuronal y despues se efectuo la ejecucion de la maquina de soporte vectorial. Finalmente, se realizo la integracion en una aplicacion que permite al usuario seleccionar imagenes de los ingredientes para su prediccion y de la receta de cocina para desayunos de manera didactica. Se concluyo que el sistema tiene un promedio de precision del 75,8 % para las 17 categorias de ingredientes y de 71 % para el clasificador de recetas. Adicionalmente, se realizo un analisis de esta estabilidad y se observo que todos los resultados eran iguales en terminos estadisticos. EnglishThis article is derived from a research project in which an application for the prediction of ingredients and recipes by TensorFlow and suppor-t-vector machines was developed. A scheme with general architecture was developed, then a neural network was implemented, and then, the support-vector machine was run. After that, they were integrated via an application that allows the user to select ingredients’ images for their prediction and the prediction of kitchens recipe in a didactic manner. It was concluded that the system has an average precision value of 75.8% and 71% for 17 ingredients categories and recipes classifier. In addition, sensitivity testing was performed on the application resulting on statis-tically equivalent results portuguesEste artigo e derivado de um projeto de pesquisa no qual se realizou o desenvolvimento de um aplicativo para a predicao de ingredientes e recei-tas por meio de TensorFlow e maquinas de suporte vetorial. Realizou-se um esquema da arquitetura geral, desenvolveu-se uma rede neuronal e depois efetuou-se a execucao da maquina de suporte vetorial. Finalmente, realizou-se a integracao num aplicativo que permite ao usuario selecionar imagens dos ingredientes para sua predicao e da receita de cozinha para cafes da manha de maneira didatica. Concluiu-se que o sistema tem uma media de precisao de 75,8 % para as 17 categorias de ingredientes e de 71 % para o classificador de receitas. Adicionalmente, realizou-se uma analise dessa estabilidade e observou-se que todos os resultados eram iguais em termos estatisticos.