> 프로젝트 > 프로젝트 발표 | 팀장/팀원 | 팀장 : 김명준 팀원 : 김민규 , 허진욱 |
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| 개요 | 코로나 19의 장기화로 홈술이 유행하여 와인 시장이 크게 증가하였으며, 수치 상 수입량과 수입액이 약 25퍼 이상 크게 증가함을 확인 할 수 있었다. 이에 20년도 이후 와인의 판매처가 늘어나거나, 와인 시장에 새롭게 등장할 기업이 많을 것으로 예상되며, 우리는 이에 대하여 와인이 이전에 평가받았던 데이터 셋을 활용하여 부여받은 점수에 따라 와인을 분류하는 기준을 만들고, 요소의 특성을 심화 분석해 기업에 제공하는 것을 목표로 하였다. |
| 구현기능 | - 와인 데이터셋의 데이터 가공 - 가공된 데이터를 학습시켜 이진 분류하는 다양한 모델 생성 - 각 모델들을 평가하고 최종적으로 가장 나은 모델 선정 - 선정된 모델로 데이터 심화 분석 - 분석 결과를 통해 와인의 요소에 따른 점수 부여 및 목표 수준 제시 |
| 설계의 주안점 | 머신러닝을 통해 와인을 인간이 평가하지 않고, 요소의 비율이나 함유량만으로 선호도를 예측함으로써, 제품의 수입이나 제조 시 드는 비용을 경감하고, 선호도가 높은 제품들을 선정하는데 도움이 되도록 하는 것을 목표로 하였다. 그래서 데이터 분석과 결론을 내리는데 주력하였고, 요소의 중요도와 수치를 눈으로 보기 쉽게 만드는데 무게를 두었다. |
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