Что помогло проанализировать более 300 тыс рецептов пицц (см..)?

В данном случае речь идет о машинном обучении. Сеть пиццерий и профессионалы из технических вузов использовали методику машинного обучения для анализа более 300 тысяч рецептов пицц и исследований о сочетаемости их ингредиентов. 

Машинное обучение - это подраздел искусственного интеллекта, который позволяет компьютерной программе извлекать информацию из больших объемов данных и обучаться на основе этой информации. В данном случае, машинное обучение использовалось для анализа рецептов пицц и определения того, какие сочетания ингредиентов наиболее популярны и приятны для большинства посетителей.

Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы данных и находить взаимосвязи, включая молекулярную сочетаемость ингредиентов. Они могут выявить закономерности и предсказать, какие сочетания ингредиентов создадут приятный вкусовой опыт. Исходя из этого анализа, сеть пиццерий создала "идеальный" рецепт пиццы, который включает разнообразные традиционные и необычные ингредиенты.

Машинное обучение позволяет автоматизировать и ускорить процесс анализа больших объемов данных, что позволяет получить ценную информацию и принять обоснованные решения. В данном случае, машинное обучение помогло проникнуть в мир рецептов пицц и создать комбинацию ингредиентов, которая максимально удовлетворяет предпочтениям и вкусам большинства посетителей пиццерий.