Überblick
Ein Empfehlungssystem von den Daten bis zur Auslieferung: Das Modell (TruncatedSVD) wird trainiert, versioniert und über eine Schnittstelle bereitgestellt; eine Oberfläche macht die Empfehlungen sichtbar.
Bausteine
- Modell: Matrixfaktorisierung mit TruncatedSVD.
- Auslieferung: FastAPI als Schnittstelle, Streamlit als Oberfläche.
- MLOps: Experimente in MLflow, Abläufe mit Airflow, Daten in MySQL, alles mit Docker.
Details zu Daten, Metriken und Architekturbild folgen.