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食物浪费是一个严重的问题，大约每年浪费了全球生产的所有食物的三分之一。这个问题不仅加剧了粮食不安全性，而且还具有重大的环境影响，例如温室气体排放，土地利用，消耗和生物多样性的损失以及经济损失。从经济上讲，食物浪费代表了资源的大量损失，包括劳动力，能源和资本投资于粮食生产，加工和分销。这个问题被认为是全球危机，这不仅是由于资源效率低下，而且还因为其对粮食安全的影响。随着全球迅速增长的人口，解决食品浪费已成为确保可持续食品系统的迫切需要。机器学习（ML）通过使用大型数据集和高级算法来更准确地预测食品需求，优化库存管理并提高供应链效率，从而为这一挑战提供了创新的解决方案。ML在减少食物浪费方面具有巨大的潜力，因为它可以根据过去数据更好地预测未来的需求，并相应地调整库存水平。这对于管理易腐食品特别有利，因为它们的可能性更高。机器学习算法可以分析大型数据集，以更准确地预测食品需求，优化库存管理并提高供应链效率。这些算法分类为三种主要方法，可以使用各种方式来减少食物浪费。
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