Estymator Półmaratonu
Data utworzenia: 2024-10-20
Opis projektu
Celem projektu było stworzenie aplikacji, która wykorzystując algorytm regresji do trenowania modeli, byłaby w stanie przewidzieć (na podstawie wcześniej wytrenowanych danych) czas, w jakim użytkownik przebiegnie półmaraton - poprzez podanie konkretnych danych.
Główne funkcjonalności
- Umożliwienie użytkownikowi swobodnego wprowadzania danych (bez odpowiedniej konwersji zapisu) → wykorzystany model LLM ekstrahuje dane od użytkownika do struktury JSON i przygotowuje je do użycia przez model regresji
- Prosta funkcjonalność pozwala na ostateczną estymację czasu przebiegnięcia półmaratonu - przy użyciu wytrenowanego najlepszego modelu regresji
- Model LLM jest połączony z Langfuse do śledzenia cyklu życia modelu
Trening modelu ML
Wykorzystałem narzędzia PyCaret i zawarłem implementację w notatniku gotowym do pobrania:
Pobierz Notebook: Trening modelu
Umiejętności
- Python
- PyCaret
- Machine Learning
- Langfuse
- OpenAI
- Streamlit
- Pandas
- Instructor
- Pydantic
- Dotenv
Zdjęcia
