Uprawa winoro¿li oparta na prognozowaniu: podej¿cie oparte na uczeniu maszynowym w zakresie jako¿ci wina

W ramach tego projektu opracowano system prognozowania jako¿ci wina, który pozwala przewidywä jako¿¿ wina na podstawie ró¿nych w¿äciwo¿ci fizykochemicznych. System wykorzystuje j¿zyk programowania Python oraz bibliotek¿ Scikit-learn do wdräania algorytmów uczenia maszynowego. W celu uzyskania dok¿adnych i wydajnych prognoz zastosowano klasyfikator typu "Random Forest". W projekcie wykorzystano biblioteki Pandas i NumPy do wst¿pnego przetwarzania danych oraz eksploracyjnej analizy danych, natomiast biblioteki Matplotlib i Seaborn pos¿u¿y¿y do wizualizacji trendów i wzorców wyst¿puj¿cych w zbiorze danych. Zbiór danych wykorzystany w tym projekcie pochodzi z repozytorium UCI Machine Learning Repository. Proces tworzenia oprogramowania przebiegä zgodnie z modelem iteracyjnego cyklu ¿ycia oprogramowania, co zapewni¿o systematyczne wdräanie i testowanie poszczególnych funkcji. Projekt zostä skonstruowany zgodnie z zasadami projektowania modu¿owego, co zwi¿ksza jego ¿atwo¿¿ konserwacji i skalowalno¿¿.