Projekt: "Globalne marnowanie żywności - analiza danych i modele uczenia maszynowego"
Opis: W swoim projekcie analizuję globalne marnowanie żywności, wykorzystując metody analizy danych i uczenia maszynowego do zrozumienia tego złożonego zjawiska. Na początku przeanalizowałam dane dla 20 krajów z lat 2018–2024, identyfikując kluczowe zależności, w tym bardzo silny związek między ilością odpadów a stratami ekonomicznymi. Następnie rozszerzyłam badania o dane społeczno-ekonomiczne ze zbioru Country Data oraz dane ze zbioru Food Waste Dataset, co pozwoliło mi uchwycić szerszy kontekst – poziom rozwoju krajów i czynniki ekonomiczne. Buduję modele predykcyjne (Random Forest, XGBoost), które nie tylko prognozują skalę marnowania żywności, ale także wskazują kluczowe czynniki wpływające na to zjawisko. Równocześnie analizuję ograniczenia modeli, zwiększając wiarygodność wyników. Rozszerzeniem projektu jest autorska aplikacja do zarządzania żywnością, wspierająca planowanie zakupów i ograniczanie strat w gospodarstwach domowych. Projekt łączy analizę danych z realnym zastosowaniem, pokazując, jak nowoczesne technologie mogą wspierać walkę z globalnym problemem marnowania żywności.
Cel Zrównoważonego Rozwoju: Cel 12. Odpowiedzialna konsumpcja i produkcja
Autorzy: Konstancja Dachowska
Szkoła: Szkoła Podstawowa w Sieroszewicach
Mentorzy: dr Paweł Sobczak
