Filmes Para Ti

O Filmes Pra Ti é um projeto para a disciplina MC855 A - Projeto em Sistemas de Computação, ministrada pela Prof. Dra. Juliana Freitag Borin e pelo PED Paulo Cesar Kussler. Nosso grupo é composto por:

• Heigon Alafaire Soldera Pires RA: 217638
• Ian Loron de Almeida RA: 198933
• Luana Felipe de Barros RA: 201705
• Lucas B.A. Farias RA:220650
• Marcela Medicina Ferreira RA: 183266
• Murilo de Lima Cruz RA: 138923
• Piethro Cesar de Andrade RA: 223549

Neste repositório, deixaremos todo o projeto de Machine Learning. Para organização dele, decidimos utilizar o template do Cookiecutter, muito comum em projetos de Machine Learning e Data Science.

Organização do Projeto

├── LICENSE
├── Makefile           <- Makefile com comandos do tipo `make data` ou `make train`
├── README.md          <- O top-level README para os desenvolvedores usando este projeto.
├── data
│   ├── processed      <- Dados finais, os que de fato serão usados no modelo.
│   └── raw            <- Os dados originais, dados crus.
│
├── docs               <- Um projeto Sphinx; veja sphinx-doc.org para detalhes.
│
├── models             <- Modelos treinados e serializados, predições do modelo, ou resumos do modelo.
│
├── notebooks          <- Jupyter notebooks. O convenção de nomes é um número (para ordem), 
│                         iniciais do nome da pessoa criou, e um `-` para delimitação da descrição.
│                         ex: `1.0-jqp-initial-data-exploration`.
│
├── references         <- Dicionários de dados, manuais, e outros materiais explanatórios.
│
├── reports            <- Análises geradas, como HTML, PDF, LaTeX, etc.
│   └── figures        <- Figuras e gráficos usados nos reports.
│
├── requirements.txt   <- O arquivo de requerimentos para reproduzir o projeto,
│                         ele é gerado com: `pip freeze > requirements.txt`
│
├── setup.py           <- faz o projeto ser instalado pelo pip (pip install -e .) e daí, o src pode ser importado.
├── src                <- Código fonte do projeto.
│   ├── __init__.py    <- Cria src um módulo python.
│   │
│   ├── data           <- Scripts para baixar ou gerar dados.
│   │   └── make_dataset.py
│   │
│   ├── features       <- Scripts tornar dados crus em features para o modelo.
│   │   └── build_features.py
│   │
│   ├── models         <- Scripts para trainar os modelos e fazer previsões.
│   │   ├── predict_model.py
│   │   └── train_model.py
│   │
│   └── visualization  <- Scripts para visualizar e explorar resultados.
│       └── visualize.py
│
└── tox.ini            <- Arquivo tox com configurações para rodar o tox; veja tox.readthedocs.io

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