Projekt realizowany jest w ramach przedmiotu Inżynieria Uczenia Maszynowego (IUM).
W ramach projektu wcielamy się w rolę analityka pracującego w firmie „eSzoppping” – sklepu internetowego z elektroniką i grami komputerowymi. Praca na tym stanowisku nie jest łatwa – zadanie dostajemy w formie enigmatycznego opisu i to do nas należy doprecyzowanie szczegółów tak, aby dało się je zrealizować. To oczywiście wymaga zrozumienia problemu, przeanalizowania danych, czasami negocjacji z szefostwem. Poza tym, oprócz przeanalizowania zagadnienia i wytrenowania modeli, musimy przygotować je do wdrożenia produkcyjnego – zakładając, że w przyszłości będą pojawiać się kolejne ich wersje, z którymi będziemy eksperymentować. Jak każda szanująca się firma internetowa, eSzoppping zbiera dane dotyczące swojej działalności – są to:
- baza użytkowników,
- katalog produktów,
- historia sesji użytkowników,
- dane dotyczące wysyłki zakupionych produktów.
Zadanie: Dobrze byłoby wiedzieć czy dana sesja użytkownika zakończy się zakupem. Dzięki temu nasi konsultanci będą mogli baczniej przyglądać się tym sesjom i szybciej rozwiązywać potencjalne problemy.
├── README.md <- The top-level README for developers using this project.
│
├── config <- config folder for microservice logging
│
├── data
│ ├── processed <- The final, canonical data sets for modeling.
│ └── raw <- The original, immutable data dump.
│
├── logs <- microservice logs
│
├── microservice <- microservice source code
│
├── models <- Trained and serialized models, model predictions, or model summaries
│
├── notebooks <- Jupyter notebooks with data exploration and model selection.
│
├── reports <- Reports generated as jupyter notebooks.
│
├── session_purchase <- Source code for use in this project.
│ ├── __init__.py <- Makes src a Python module
│ │
│ ├── data <- Scripts to download or generate data
│ │ └── make_dataset.py
│ │
│ └── models <- Scripts to train models and then use trained models to make predictions
│
├── tests <- Unit tests
│
└── requirements.txt <- used python packages, to reproduce environment
