ĐÁNH GIÁ CẢM QUAN RƯỢU DỰA TRÊN CÁC THUẬT TOÁNHỌC MÁY HỌC

ĐÁNH GIÁ CẢM QUAN RƯỢU  DỰA TRÊN CÁC THUẬT TOÁNHỌC MÁY HỌC
KNN, MLP, RF, SVM 

• Nghiên cứu mối tương quan giữa các thành phần hóa lý với chất lượng rượu vang.
• Tìm hiểu một số mô hình phân lớp khác nhau để ứng dụng trong bài toán đánh giá cảm quan rượu.
• Xây dựng ứng dụng hổ trợ đánh giá chất lượng rượu tự động.

• Tìm hiểu học máy, học máy có giám sát và đặt biệt là bài toán về phân lớp.
• Tìm hiểu về ngành khoa học cảm quan, cụ thể là trong đánh giá cảm quan rượu vang.
• Tìm hiểu các thuật toán phân lớp: KNN, MLP, SVM, RF, nguyên lý và cách chúng hoạt động.
• Vận dụng ngôn ngữ Python, sử dụng thư viện Sklearn để giải quyết vấn đề trong các thuật toán.
• Giải quyết các dữ liệu ngoại lệ bằng Z-score và chuẩn hóa dữ liệu theo Standardization.
• Sử dụng GridsearchCV để giải quyết vấn đề tối ưu các paramaters của thuật toán.
• Huấn luyện mô hình trên hai bộ dữ liệu rượu vang trắng và đỏ, lưu lại mô hình và so sánh tìm ra thuật toán tối ưu nhất.
• Thiết kế web app, cho phép người dùng tạo mô hình theo bốn thuật toán trên, dự đoán tập rượu mất nhãn là do người dùng cung cấp là ngon hay không ngon