Классификатор исполнителей Last.fm (проект)

Ментор	Антон Галаев
Учебный семестр	Весна 2015
Учебный курс	1-й курс
Проект можно развивать на летней практике

Что это за проект?

В результате должна получиться программа, позволяющая на основе данных пользователя Last.fm и данных об исполнителе, дать пользователю ответ на вопрос: стоит ли слушать этого исполнителя? Предполагается использование простого алгоритма машинного обучения, например, логистической регрессии (для этого могут быть использованы сторонние библиотеки). Таким образом, данные пользователя (прослушивания) могут быть использованы в качестве обучающей выборки, а различные данные об исполнителе в качестве параметров регрессии.

Чему вы научитесь?

• Использовать RESTful API
• Применять машинное обучение для решения практических задач
• Писать хороший поддерживаемый код

Какие начальные требования?

• Умение программировать
• Желание познакомиться с базовыми принципами машинного обучения
• Интерес к музыке, использованию Last.fm

Какие будут использоваться технологии?

• JSON/XML
• HTTP
• Java, C++ или Python
• HTML/Javascript/CSS
• Amazon Web Services или Google App Engine (в случае разработки веб-сервиса)
• Библиотеки алгоритмов машинного обучения

Темы вводных занятий

• Основы разработки веб-приложений
• Логистическая регрессия

Направления развития

• Реализация проекта в виде веб-сервиса
• Реализация алгоритма регрессии самостоятельно, без использования сторонних библиотек
• Увеличение количества параметров регрессии (более полное использование данных об исполнителе)
• Использование многопоточности
• Разработка красивого и удобного интерфейса

Критерии оценки

• 4-5 - проект реализован в виде десктопного приложения
• 6-7 - проект реализован в виде веб-сервиса
• 8-10 - проект реализован в виде веб-сервиса + выполнены какие-либо из следующих требований: эффективно используются данные об исполнителе, алгоритм реализован самостоятельно (не библиотека), использована многопоточность, удобный интерфейс