Итоговый проект курса "Машинное обучение в бизнесе"
Стек:
ML: sklearn, pandas, numpy
API: flask
Данные: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00591/name_gender_dataset.csv
Задача: предсказать по имени пол человека. Бинарная классификация
Используемые признаки:
- name (text)
Преобразования признаков: get_dummies
Модель: CatBoostClassifier
$ git clone https://github.com/amerus/name_to_gender.git
$ cd name_to_gender
$ docker build -t amerus/name_to_gender .
$ ./vanilla.sh
Вместо локального docker build, можно скачать готовый образ из репозитория на Docker Hub:
$ docker pull amerus/name_to_gender