Swift 4 CoreML

Este proyecto pretende inferir el precio de venta de un vehiculo de segunda mano usando un modelo generado a partir de 1000 datos de ventas anteriores.

El valor estimado de los vehiculos dependerá de 4 parametros que podrán tomar los siguientes valores:

• Modelo:

  • 0: Peugeot 207
  • 1: peugeot 307
  • 2: Peugeot 407

• Extras:

  • 0: No lleva extras
  • 1: Si lleva extras

• Kilometraje:

  • Kilometros del vehículo

• Estados:

  • 0: Muy mal estado
  • 1: Estado regular
  • 2: Buen estado
  • 3: Estado excelente

Precio: Será el dato inferido por la applicación

1. Generación del modelo de datos con Python 2.7.

Gracias a las librerías pandas, scipy y scikit-learn podremos generar un modelo de datos a partir un conjunto de datos(.csv) con el fin de inferir futuras ventas.

Posteriormente, con la ayuda de coremltools(oficial de Apple) optimizaremos y adaptaremos este modelo para Swift4, el cuál será finalmente importado en el proyecto

1.1 Usaremos un virtualenv en el cual instalaremos las librerías necesarias para la generacion del modelo de datos:

Creamos el VirtualEnv

virtualenv env-machine-learning

Lo activamos

source env-machine-learning/bin/activate

Instalamos las librerias necesarias

sudo pip install --ignore-installed coremltools scikit-learn pandas scipy

1.2 Generamos el model de datos ejecutando el fichero script.py. Es necesario que el fichero csv que contiene todos los datos se encuentre en el mismo directorio