Este proyecto implementa un sistema de recomendación de películas utilizando técnicas de filtrado basado en contenido. El objetivo es proporcionar recomendaciones personalizadas de películas similiares a los usuarios en función de sus películas seleccionadas.
El sistema de recomendación de películas se basa principalmente que las características de la misma, basandose en su Director, los tres primeros actores, y se fundamenta con el contenido de la película, en pocas palabras con su narración.
Este proyecto se basa en un MLOps, y un MVP (Minimum Viable Product):muscle:
Transformación de Datos: Los datos en mal estado se transforman para un mejor manejo, conocimiento e implementación.Archivos creados:ETL.ipynb: Contiene todas las transformaciones necesarias y requeridas para completa este proyecto
EDA.ipynb: Contiene el analísis, descriptivos, estadístico realizado, contiene grafícos, columnas de agregación(Echa un Vistazo 👀)
RecSys.ipynb: Contiene el sistema de recomendación de películas
Contiene las funciones requeridas para deployar el modelo, además contiene otras funciones
- Lenguaje de Programación: Python
- Bibliotecas: pandas, numpy, scikit-learn, Matplotlib, Seaborn
- Frameworks: Render, FastAPI
- Otros: Jupyter Notebooks, GitHub
Aquí encontrarás el link del render, con sistema ya deployado Render
(No te olvides de colocar el /docs.)
Instrucciones para contribuir al proyecto: Si deseas contribuir al proyecto, por favor sigue estos pasos:
- Haz un fork del repositorio.
- Crea una nueva rama para tu característica o corrección de errores.
- Realiza tus cambios y asegúrate de que todo funcione correctamente.
- Envía un pull request con una descripción clara de tus cambios.
| Contacto: Email: coellog634@gmail.com LinkedIn: Gustavo Coello |
|
|---|---|