Hogyan lehet kitalálni a globális elhízást négy étellel? Innovation EL PA; S Retina
A Chilei Egyetem és Johns Hopkins (USA) kutatói kimutatták, hogy az elhízás elterjedését meg lehet jósolni gépi tanulási technikák alkalmazásával az egyes országok élelmiszer-vásárlási adataira.
Megjósolhatom az elhízás elterjedtségét kizárólag az élelmiszerek értékesítésén alapulva? "Ezt a kérdést tette fel magának a Chilei Egyetem és Johns Hopkins (USA) kutatócsoportja, mielőtt megkezdte legújabb tanulmányát." A válasz igen ", mondja. És nemcsak ez lehetséges: ráadásul a Dunstan és csapata által kidolgozott módszer az országok hosszú listájához is alkalmazkodik.
Ezek a jóslatok nem kis teljesítmény. Egyrészt segítenek közvetlen kapcsolatot kialakítani azok között az élelmiszerek között, amelyek a legnagyobb pusztítást okozzák, amikor a kosárba kerülnek. Másrészt lehetővé teszik az elhízás prevalenciájának megállapítását azokban az időszakokban, amelyek elválasztják az egyik egészségügyi felmérést a másiktól, és lehetővé teszik az előrejelzések elkészítését anélkül, hogy megvárnák ugyanezen felmérések befejezését. És mindez egy olyan bolygón, amely az 1980-as 857 millió túlsúlyos lakosról alig három évtizeddel később elérte a 2,1 milliárdot.
Hogyan működik ez a kristálygömb? 48 ország élelmiszer- és italkategóriájának 79 ország vásárlási adataival és egy kis gépi tanulással. "Amit tettünk, különféle algoritmusokat teszteltünk ebben a gyakorlatban, hogy megpróbáljuk megjósolni az elhízott népesség arányát. És azt találtuk, hogy ezen országok 47-ben 10% -nál kevesebb hibával volt lehetséges.".
A Dunstan által tanulmányozott, az Euromonitorból kivont élelmiszer-vásárlásokban minden belefér: csokoládé, joghurt, tojás, hús, gyümölcslé, kávé, gabonafélék. De nem az adatok tengeréről beszélünk, amelyhez az idők hozzászoktak. "Ez nem olyan nagy adatbázis. Egyáltalán nem nagy adat. Kicsi. De még így is ki lehet szorítani" - mondja a kutató.
- Minimalista algoritmusok
Valójában az erre az előrejelzésre kiképzett algoritmusok egyike felajánlotta az elhízás előfordulása szempontjából legmeghatározóbb változók listáját is. E kis rangsor szerint sütemények, lisztek, sajtok és szénsavas italok a legfontosabb kártyák a túlsúlyos tarotban. Ha az algoritmust ennek a háromnak a vásárlási adataira alkalmazzuk, akkor még a hibahatár enyhe csökkentése is lehetséges.