VectorMath/Shikimori

Shikimori - проект по классификации аниме.

О проекте.

Проект предоставляет пользователю возможность узнать вероятность успеха/провала потенциального аниме за счёт следующих факторов:

• Количество людей, планирующих посмотреть аниме.
• Длительность эпизода в минутах.
• Название аниме-студии.
• Год планируемого выпуска аниме.

Определение успеха аниме.

Успешным аниме является то аниме, что набрало более 7 звёзд на сайте https://shikimori.one/

Этапы разработки.

• Сбор данных и разработка моделей машинного обучения - https://github.com/VectorMath/Shikimori_DS
• Создание веб-приложения на основе Flask и внедрение обученной модели (создание API) - https://github.com/VectorMath/Shikimori_web_service
• Разработка frontend части проекта - планируется

ToDo

Список выполненных задач:

• Сбор данных с сайта https://shikimori.one/
• data preprocessing и feature engineering полученных данных.
• Разработка моделей машинного обучения.
• Создание веб-приложения
• Внедрение модели машинного обучения в веб-приложение.
• Деплой API на публичный хостинг (PythonAnywhere).

Список невыполненых задач:

• Написание unit-тестов для API.
• Создание дизайна для frontend.
• Разработка frontend-части проекта.

GitHub разработчиков.

• https://github.com/VectorMath - data science/backend проекта.