Este projeto é a entrega final da sprint 4 do curso de pós graduação em Engenharia de Software - PUC Rio
O objetivo da aplicação é trazer um aplicação front-end que possui um modelo de Machine Learning embarcado no back-end, assim como o notebook de desenvolvimento do modelo e seu respectivo teste de performance.
- API: back-end da aplicação com modelo embarcado
- FRONT: front-end da aplicação
- DATA: dados em arquivo .csv utilizados no treinamento do modelo
- TEST_MODEL_PERFORMANCE: pipeline de teste de threshold do modelo
- NOTEBOOK_DESENVOLVIMENTO: jupyter notebooks utilizados no desenvolvimento do modelo (disponível link Google Colab abaixo)
O notebook utilizado para concepção do modelo, disponível na pasta notebooks_desenvolvimento, está disponível também no link do Google Colab abaixo:
Vídeo explicativo: https://www.youtube.com/watch?v=BMjiCuLVCz8