Progetto modulo 4 del master AI Engineering di Profession AI
TropicTaste Inc., leader nella distribuzione di frutti esotici, intende migliorare l'efficienza e l'accuratezza nel processo di classificazione dei frutti. L'obiettivo è sviluppare un modello di machine learning in grado di predire il tipo di frutto basandosi su caratteristiche numeriche.
L'attuale processo di classificazione dei frutti esotici è manuale e soggetto a errori, risultando inefficiente e dispendioso in termini di risorse. La necessità di un sistema automatizzato e preciso è cruciale per ottimizzare le operazioni aziendali e mantenere alti standard qualitativi.
Implementando un modello di classificazione automatizzato, TropicTaste Inc. potrà:
- Migliorare l'Efficienza Operativa: Automatizzare la classificazione ridurrà il tempo e le risorse necessarie, aumentando la produttività.
- Ridurre gli Errori Umani: Un modello di machine learning minimizzerà gli errori di classificazione, garantendo una maggiore precisione.
- Ottimizzare l'Inventario: Una classificazione accurata permetterà una migliore gestione dell'inventario, assicurando condizioni ottimali di conservazione per ogni tipo di frutto.
- Aumentare la Soddisfazione del Cliente: Una corretta identificazione e classificazione dei frutti contribuirà a mantenere elevati standard di qualità, migliorando la soddisfazione dei clienti.
- Dataset: Utilizzo di un dataset contenente varie caratteristiche numeriche di diversi frutti esotici.
- Algoritmo: Implementazione dell'algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) per la classificazione.
- Output: Il modello deve predire correttamente il tipo di frutto basandosi sui dati forniti.
- Preparazione del Dataset:
- Caricamento e preprocessamento dei dati sui frutti esotici.
- Gestione di eventuali valori mancanti, normalizzazione e scalatura dei dati.
- Implementazione del Modello KNN:
- Sviluppo e addestramento del modello KNN.
- Ottimizzazione dei parametri per migliorare l'accuratezza predittiva.
- Valutazione delle Performance:
- Utilizzo di tecniche di validazione incrociata per valutare la capacità di generalizzazione del modello.
- Calcolo delle metriche di performance, come l'accuratezza e l'errore di classificazione.
- Visualizzazione dei Risultati:
- Creazione di grafici per visualizzare e confrontare le performance del modello.
- Analisi e interpretazione dei risultati per identificare eventuali aree di miglioramento.
Il dataset è scaricabile da qui: https://proai-datasets.s3.eu-west-3.amazonaws.com/fruits.csv Contiene le seguenti variabili:
- Frutto: Il tipo di frutto. Questa è la variabile di destinazione (target) che vogliamo prevedere.
- Peso (g): Il peso del frutto in grammi. Variabile continua.
- Diametro medio (mm): Il diametro medio del frutto in millimetri. Variabile continua.
- Lunghezza media (mm): La lunghezza media del frutto in millimetri. Variabile continua.
- Durezza buccia (1-10): La durezza della buccia del frutto su una scala da 1 a 10. Variabile continua.
- Dolcezza (1-10): La dolcezza del frutto su una scala da 1 a 10. Variabile continua.
- Acidità (1-10): L'acidità del frutto su una scala da 1 a 10. Variabile continua.
Ricorda di eseguire una corretta analisi esplorativa del dataset prima di procedere con il modello. Ricordati anche di applicare il corretto preprocessing ai dati e di misurare le performance del modello secondo le metriche che ritieni più utili.
Accompagna ogni passo dell’analisi con grafici appropriati e commenta adeguatamente ogni passaggio, estraendo degli insight utili all’analisi e alla comprensione dell’informazione trasmessa dal dato.