Uma biblioteca Python para auxiliar na vetorização e categorização de descrições de produto. Possui benchmarks argmax e machine learning embutidos.
Project description
Meu Projeto de Modelo
Descrição do projeto: Este projeto visa desenvolver, testar e implantar modelos de machine learning para classificação de descrições de produtos. Utiliza técnicas avançadas de vetorização de texto e algoritmos de classificação para prever categorias de produtos baseadas em suas descrições.
Estrutura do Projeto
O projeto está organizado da seguinte forma:
data/
: Contém os datasets usados pelo modelo, incluindo dados brutos (raw/
) e dados processados (processed/
).notebooks/
: Jupyter notebooks para exploração de dados, análises preliminares e prototipagem de modelos.src/
: Código-fonte do projeto, incluindo scripts de manipulação de banco de dados, gestão de experimentos, modelos de machine learning e funções utilitárias.tests/
: Testes automatizados para garantir a qualidade e a confiabilidade do código.requirements.txt
: Lista de dependências necessárias para executar o projeto.README.md
: Este arquivo, contendo a documentação do projeto.
Como usar
-
Instalação das Dependências
Para instalar as dependências necessárias, execute:
pip install -r requirements.txt
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Preparação dos Dados
Coloque seus dados brutos em data/raw/
e processe-os conforme necessário. O resultado deve ser salvo em data/processed/
para uso posterior pelo modelo.
- Exploração de Dados e Prototipagem
Use os notebooks em notebooks/
para explorar os dados e criar protótipos de modelos.
- Execução do Modelo
O código-fonte para treinar e avaliar modelos está localizado em src/
. Veja os scripts especÃficos para instruções detalhadas sobre como executar cada modelo.
- Testes
Execute os testes em tests/
para garantir que as alterações no código não quebrem funcionalidades existentes.
Contribuindo
Sinta-se livre para contribuir com o projeto. Por favor, envie um pull request ou abra uma issue para discutir o que você gostaria de mudar.
Licença
[Inserir tipo de licença aqui] - Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.
Project details
Download files
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