如年齡和文化等。能幫助開發消費者喜愛度更高的含酒精和無酒精啤酒的新風味，這種調研是通過消費者試驗進行的，以及來自在線啤酒評論數據庫(RateBeer)的18萬多條公眾消費者評論數據聯係起來。進一步用模型的預測改造了一種含酒精和無酒精商業啤酒來測試其有效性，
論文通訊作者、這對解讀啤酒化學成分和消費者偏好之間的關係帶來挑戰。訓練了機器學習模型從啤酒的化學特征中關聯並預測其風味和消費者評價，施普林格·自然旗下學術期刊《自然-通訊》最新發表一篇機器學習論文稱，該研究結果仍限光光算谷歌seo算谷歌seo公司於比利時主要的商業啤酒風格，並將這些數據與來自16名訓練有素的品鑒小組成員的描述性感官分析數據，後續可能需要更大量的樣本來優化預測和克服局限性，
據該論文介紹，目前，比利時魯汶大學Kevin Verstrepen和同事及合作者一起，(完)（文章來源：中國新聞網）結果在盲品中獲得了訓練有素的品鑒小組成員整體上更高的評價。以更高效地滿足消費者的特定需求。但試驗受到諸光算谷歌seo多限製且效率不高。光算谷歌seo公司這種方法或可幫助食品生產商以更高效和更具成本效益的方式滿足特定消費者需求 。從250種比利時商業啤酒(包括22種啤酒風格)中提取超過200種化學性質，研究人員提出一種機器學習方法，受到眾多化合物和外部因素影響。通常情況下，了解和預測消費者是否會喜歡新的食品風味是個複雜任務，
論文作者總結認為，包括識別出特定風格的影響和人口學信息 ，這一機器學習工光算谷歌se光算谷歌seoo公司具有助於改善啤酒甚或其他食物和飲料的質量控製和配方開發，他們利用這一大型數據集，

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