Skip to content

Find Friends

  • Data utworzenia: 2024-10-22

  • Opis projektu:
    Celem projektu było stworzenie aplikacji, która umożliwi wykorzystanie modelu klastrowania do przypisania użytkownika do odpowiedniej grupy w oparciu o zestaw danych.

  • Główne funkcjonalności:

  • Użytkownik filtruje podstawowe dane, takie jak: wiek, wykształcenie, płeć, ulubione zwierzęta czy ulubione miejsca - odpowiadające jego preferencjom

  • Wytrenowany wcześniej model klastrowania tworzy odpowiednią liczbę klastrów dla danych z ankiety i dopasowuje preferencje użytkownika do pasującej grupy

  • Dzięki użyciu modelu LLM, generowane są adekwatne opisy klastrów

  • Trenowanie modelu: Użyte narzędzia takie jak Scikit-learn, a cały proces jest zamieszczony w notatniku do pobrania:
    Pobierz Notebook: Model training

  • Generowanie nazw klastrów: Użyłem modelu LLM, a implementację zamieściłem w notatniku do pobrania:
    Pobierz Notebook: Clusters naming

  • Umiejętności:

  • Python
  • Langfuse
  • OpenAI
  • Streamlit
  • Scikit-learn
  • Plotly
  • PyCaret (Clustering)
  • NumPy
  • Matplotlib

Przykładowe zdjęcia:
alt text
alt text
alt text
Aplikacja, wdrożona na platformie Streamlit Community App.

Link do repozytorium: https://github.com/Piotrek88/pracadomowam_7_1