Solução do MeLi Challenge 2020 (https://ml-challenge.mercadolibre.com/)
Basicamente o desafio é prever a compra do cliente dado um histórico de atividades de 7 dias do cliente.
Pastas
- data/ -> Pasta onde devera estar os dados
- utils/ -> Pasta onde estão os scripts de utilidade (data parsers, métricas, preprocessamento de dados)
- train/ -> Pasta onde estão scripts de treinamento (dataloaders, kfolds, train pipeline)
- experiments/ -> Pasta onde serão armazenados os logs de experimentos (dentro haverá uma pasta para cada experimentos realizado)
- api/ -> Pasta onde estará os scripts da API em flask para deploy de modelo
- debug/ -> Pasta com scripts para testagem da pipeline
Arquivos
- train.py -> Script de treinamento
- evaluate.py -> Scripts de avaliação de modelo
- api_predict.py -> Aplicação da API para uso
- dockerfile -> Arquivo para gerar a imagem docker
- requeriments.txt -> Versionamento dos pacotes utilizados
- Lucas Hideki Ueda ([email protected])
Atualmente GNU v3
Em momento de competição o repositório estara sempre defasado em um commit.