Mô tả

Mô tả đề tài: AI dự đoán kích thước quần áo dựa trên các thông số cá nhân

Giới thiệu

Đề tài này tập trung phát triển một hệ thống sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) để dự đoán kích thước quần áo phù hợp cho người dùng dựa trên các thông số cá nhân như cân nặng, chiều cao và giới tính. Mục tiêu là cung cấp một giải pháp thông minh, hỗ trợ người dùng trong việc chọn lựa kích thước quần áo, đặc biệt khi mua sắm trực tuyến.

Hệ thống không chỉ giúp tiết kiệm thời gian cho khách hàng mà còn giảm tỷ lệ trả lại hàng hóa do lựa chọn kích thước không phù hợp, từ đó tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm và hiệu quả kinh doanh.

Công nghệ sử dụng

1. Ngôn ngữ lập trình:

   • Python: Được sử dụng cho toàn bộ quy trình phát triển từ tạo dữ liệu giả, huấn luyện mô hình, đến xây dựng giao diện.

2. Cơ sở dữ liệu:

   • MySQL: Lưu trữ dữ liệu đầu vào và các thông tin huấn luyện.

3. Thư viện và công cụ Machine Learning:

   • scikit-learn: Sử dụng cho việc xây dựng, huấn luyện và đánh giá mô hình học máy, cụ thể là mô hình Random Forest Classifier.
   • joblib: Lưu trữ mô hình đã huấn luyện để sử dụng trong các dự đoán sau này.

4. Xử lý dữ liệu:

   • Pandas: Hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu đầu vào.
   • SQLAlchemy: Tương tác với cơ sở dữ liệu MySQL một cách dễ dàng.

5. Giao diện người dùng:

   • Tkinter: Xây dựng giao diện đơn giản và trực quan để người dùng nhập thông tin và nhận kết quả dự đoán kích thước quần áo.

Quy trình thực hiện

1. Chuẩn bị dữ liệu (Prepare Data):

   • Thu thập dữ liệu người dùng từ các website, app bán quần áo lưu vào mysql, dữ liệu khá đa dạng và phong phú để train được kết quả chính xác cao.

2. Huấn luyện mô hình (Training):

   • Mô hình Random Forest Classifier được sử dụng để huấn luyện dựa trên dữ liệu. Quá trình huấn luyện bao gồm xử lý dữ liệu, chia tập huấn luyện và kiểm tra, và đánh giá độ chính xác.

3. Dự đoán kích thước (Prediction):

   • Người dùng nhập các thông tin cá nhân (cân nặng, chiều cao, giới tính) vào giao diện. Hệ thống sẽ sử dụng mô hình đã huấn luyện để dự đoán kích thước quần áo phù hợp.

4. Xây dựng giao diện người dùng:

   • Giao diện đơn giản, thân thiện với người dùng, cho phép nhập liệu và hiển thị kết quả dự đoán nhanh chóng.

Kết quả kỳ vọng

• Xây dựng một hệ thống AI có độ chính xác cao (>90%) trong việc dự đoán kích thước quần áo.
• Tăng trải nghiệm người dùng khi mua sắm trực tuyến thông qua gợi ý kích thước chính xác.
• Xây dựng nền tảng để mở rộng thêm các tính năng như gợi ý kiểu dáng, chất liệu, hoặc tích hợp thương mại điện tử.

Lợi ích ứng dụng thực tế

• Đối với người dùng cá nhân: Cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến, giảm rủi ro chọn sai kích thước.
• Đối với doanh nghiệp thương mại điện tử: Giảm tỷ lệ trả hàng, tăng sự hài lòng của khách hàng và tối ưu hóa chi phí vận hành.