https://github.com/tsar123/ai-beer-sommelier

AI beer sommelier
https://github.com/tsar123/ai-beer-sommelier

beer classification ml randomforestclassifier skilearn streamlit

Last synced: about 2 months ago
JSON representation

AI beer sommelier

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/tsar123/ai-beer-sommelier
• Owner: tsar123
• License: apache-2.0
• Created: 2024-07-11T09:46:48.000Z (6 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-07-12T13:02:53.000Z (6 months ago)
• Last Synced: 2024-11-19T14:14:42.725Z (about 2 months ago)
• Topics: beer, classification, ml, randomforestclassifier, skilearn, streamlit
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 664 KB
• Stars: 0
• Watchers: 2
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE
  • Codeowners: .github/CODEOWNERS

Awesome Lists containing this project

README

        
Beer-AI-assistant
 


# Введение

1. Крафтовое пиво

Крафтовое пиво - это пиво, которое делается маленькими независимыми пивоварнями. Пивовары обычно уделяют большое внимание качеству, экспериментируют с новыми вкусами и стилями, а также используют традиционные методы производства. Они часто фокусируются на использовании высококачественных ингредиентов, особенностях процесса варки и создании уникальных вкусов.

2. Проблема выбора крафтового пива

При выборе крафтового пива у посетителей баров возникают следующие проблемы:

1. Избыток выбора: выбор крафтового пива часто может быть огромным, что затрудняет принятие решения. Новичкам может быть сложно разобраться в разнообразии стилей, вкусов и брендов.

2. Цена: крафтовое пиво часто стоит дороже массовых марок пива из-за использования более дорогих ингредиентов и производственных методов. Это может быть проблемой для потребителей с ограниченным бюджетом.

3. Информационная нагрузка: для выбора крафтового пива нужно обладать знаниями о стилях, вкусах, характеристиках и т.д. Некоторым потребителям может быть сложно разобраться в этой информации.

3. Цели проекта

Создание сервиса по индивидуальному подбору крафтового пива на основе вкусовых предпочтений пользователя сервиса (посетителя бара крафтового пива).

# Техническая часть проекта

1. Набор данных

[beer_data_set.csv](https://www.kaggle.com/datasets/stephenpolozoff/top-beer-information): Основной набор данных с информацией о характеристиках пива.

2. Атрибуты данных

- ```Name - название пива```

- ```key - уникальный идентификатор для каждого пива```

- ```Style - стиль пива```

- ```Style Key - уникальный идентификатор для каждого стиля пива```

- ```Brewery - название пивоварни```

- ```Description - описание пива```

- ```ABV - содержание алколголя по объему```

- ```Ave Rating - общая оценка пива```

- ```Min IBU - минимальная оценка горечи```

- ```Max IBU - максимальная оценка горечи```

- ```Astringency - оценка терпкости пива```

- ```Body - оценка тела пива```

- ```Alcohol - оценка алкогольности пива```

- ```Bitter - оценка горечи пива```

- ```Sweet - оценка сладости пива```

- ```Sour - оценка кислости пива```

- ```Salty - оценка солёности пива```

- ```Fruits - оценка фруктовости пива```

- ```Hoppy - оценка хмельности пива```

- ```Spices - оценка пряности пива```

- ```Malty - оценка солода пива```

3. Модель RandomForest

# Deploy

1. Install the requirements

   ```

   $ pip install -r requirements.txt

   ```

2. Run the app

   ```

   $ streamlit run streamlit_app.py

   ```