Projeto Restaurante com Machine Learning

Introdução:

Este projeto visa a aplicar conhecimentos na área do Machine Learning através da criação e configuração de um modelo de previsão em Python e Tensorflow com o objetivo de prever o número de refeições servidas de um determinado restaurante 1 dia no futuro, utilizando para isso dados diários relativos à precipitação, temperatura e de refeições servidas no passado.

Pré-requisitos:

Python. Bibliotecas necessárias:
- Numpy;
- Matplotlib;
- Pandas;
- Tensorflow;
- Scikit-Learn;
- Mysql.connector;
Editor de código fonte. Sugestão: Spyder
Sistema de Gestão de Base de Dados. Sugestão: SQL Workbench

Ficheiros necessários:

- Estrutura_SQL.sql

Ficheiro do tipo sql que representa a estrutura da base de dados utilizada neste projeto.

A base de dados restaurantedb é constituída por duas tabelas, dataset e previsao.

A tabela dataset é constituída por quatro colunas: dia, refeições, tempo e chuva que representam respetivamente o número de refeições servidas, a temperatura em graus Celsius e a precipitação em mm diária de Julho de 2017 a Março de 2020.

Primeiras 4 linhas da tabela dataset:

dia	refeições	tempo	chuva
2017-07-29	149	19.3	0.00
2017-07-30	190	17.6	0.00
2017-08-01	167	17.1	0.10
2017-08-02	157	17.6	16.70

A tabela previsao é constituída por 2 colunas: data e valor que representam o valor da previsão futura de refeições servidas no restaurante - esta tabela é criada sem qualquer dados iniciais visto que estes serão adicionados à medida que o modelo é executado.

- Configurar_Modelo.py

Ficheiro de código em Python que demonstra como é possível criar um RNN - Recurrent Neural Network - e como o treinar/testar de forma a ser possível calcular previsões futuras com ele.

O tipo de modelo escolhido para este caso de estudo foi o GRU e os dados utilizados foram os da tabela dataset.

O propósito deste ficheiro é de permitir a configuração do modelo sempre que se necessitar - como é fornecido o ficheiro Modelo.keras não é obrigatória a execução deste script para o funcionamento deste projeto.

- Modelo.keras

Ficheiro em formato keras que representa o modelo de machine learning já previamente treinado e testado.

É a partir deste modelo que são calculadas as previsões futuras.

- Previsao.py

Ficheiro de código em python que demonstra como é possível utilizar um modelo já previamente treinado e testado para calcular previsões futuras.

Nas primeiras linhas de código, após a conexão à base de dados, os dados da tabela dataset são guardados numa dataframe da biblioteca Pandas. Após isso, é criada outra dataframe denominada x_50 que contém apenas os últimos 50 valores da tabela dataset.

df = pd.read_sql_query('''select dia, refeições, tempo, chuva from dataset''', db)
x_50 = df.iloc[-50:]

Regra: para calcular uma previsão no futuro utilizando um modelo de machine learning como é visto neste projeto, é necessário 'alimenta-lo' com vários valores. Assim, e aplicando a lógica deste caso de estudo, se foi inserido na tabela dataset o número de refeições, a temperatura e chuva do dia 30-11-2020, é necessário incluir as 49 linhas anteriores a essa data na tabela para calcular a previsão a partir da função predict(x) utilizada no código (não é preciso ser necessariamente os 50 últimos valores, pode ser um número à escolha). Por fim, o resultado guardado na variável predict, e fazendo jus ao exemplo anterior, representa o valor previsto de refeições que serão servidas pelo restaurante no dia 01-12-2020.

newmodel = load_model('/app/Modelo.keras', custom_objects={'loss_mse_warmup': loss_mse_warmup})
predict = newmodel.predict(x)

Regras:

Instalar todos os pré-requisitos;
Fazer o download do projeto no formato .zip;
Fazer a descompactação do arquivo .zip;
Abrir e executar ficheiro "Estrutura_SQL" no Sistema de Gestão de Base de Dados;
Executar script python "Previsao" para obter uma previsão 1 dia no futuro.