MovieRecommendation

Machine Learning Operations (MLOps)

¡Bienvenidos al primer proyecto individual de la etapa de labs! En esta ocasión, deberán hacer un trabajo situándose en el rol de un MLOps Engineer.

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Descripción del problema (Contexto y rol a desarrollar)

Contexto

Tienes tu modelo de recomendación dando unas buenas métricas 😏, y ahora, cómo lo llevas al mundo real? 👀

El ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning debe contemplar desde el tratamiento y recolección de los datos (Data Engineer stuff) hasta el entrenamiento y mantenimiento del modelo de ML según llegan nuevos datos.

Rol a desarrollar

Empezaste a trabajar como Data Scientist en una start-up que provee servicios de agregación de plataformas de streaming. El mundo es bello y vas a crear tu primer modelo de ML que soluciona un problema de negocio: un sistema de recomendación que aún no ha sido puesto en marcha!

Vas a sus datos y te das cuenta que la madurez de los mismos es poca (ok, es nula 😭): Datos anidados, sin transformar, no hay procesos automatizados para la actualización de nuevas películas o series, entre otras cosas…. haciendo tu trabajo imposible 😩.

Debes empezar desde 0, haciendo un trabajo rápido de Data Engineer y tener un MVP (Minimum Viable Product) para la próxima semana! Tu cabeza va a explotar 🤯, pero al menos sabes cual es, conceptualmente, el camino que debes de seguir ❗. Así que te espantas los miedos y te pones manos a la obra 💪

_{Nota que aqui se reflejan procesos no herramientas tecnologicas. Has el ejercicio de entender cual herramienta del stack corresponde a cual parte del proceso}

Propuesta de trabajo (requerimientos de aprobación)

Transformaciones: Para este MVP no necesitas perfección, ¡necesitas rapidez! ⏩ Vas a hacer estas, y solo estas, transformaciones a los datos:

• Algunos campos, como belongs_to_collection, production_companies y otros (ver diccionario de datos) están anidados, esto es o bien tienen un diccionario o una lista como valores en cada fila, ¡deberán desanidarlos para poder y unirlos al dataset de nuevo hacer alguna de las consultas de la API! O bien buscar la manera de acceder a esos datos sin desanidarlos.

• Los valores nulos de los campos revenue, budget deben ser rellenados por el número 0.

• Los valores nulos del campo release date deben eliminarse.

• De haber fechas, deberán tener el formato AAAA-mm-dd, además deberán crear la columna release_year donde extraerán el año de la fecha de estreno.

• Crear la columna con el retorno de inversión, llamada return con los campos revenue y budget, dividiendo estas dos últimas revenue / budget, cuando no hay datos disponibles para calcularlo, deberá tomar el valor 0.

• Eliminar las columnas que no serán utilizadas, video,imdb_id,adult,original_title,vote_count,poster_path y homepage.

Desarrollo API: Propones disponibilizar los datos de la empresa usando el framework FastAPI. Las consultas que propones son las siguientes:

Deben crear 6 funciones para los endpoints que se consumirán en la API, recuerden que deben tener un decorador por cada una (@app.get(‘/’)).

• def peliculas_mes(mes): '''Se ingresa el mes y la funcion retorna la cantidad de peliculas que se estrenaron ese mes (nombre del mes, en str, ejemplo 'enero') historicamente''' return {'mes':mes, 'cantidad':respuesta}

• def peliculas_dia(dia): '''Se ingresa el dia y la funcion retorna la cantidad de peliculas que se estrenaron ese dia (de la semana, en str, ejemplo 'lunes') historicamente''' return {'dia':dia, 'cantidad':respuesta}

• def franquicia(franquicia): '''Se ingresa la franquicia, retornando la cantidad de peliculas, ganancia total y promedio''' return {'franquicia':franquicia, 'cantidad':respuesta, 'ganancia_total':respuesta, 'ganancia_promedio':respuesta}

• def peliculas_pais(pais): '''Ingresas el pais, retornando la cantidad de peliculas producidas en el mismo''' return {'pais':pais, 'cantidad':respuesta}

• def productoras(productora): '''Ingresas la productora, retornando la ganancia total y la cantidad de peliculas que produjeron''' return {'productora':productora, 'ganancia_total':respuesta, 'cantidad':respuesta}

• def retorno(pelicula): '''Ingresas la pelicula, retornando la inversion, la ganancia, el retorno y el año en el que se lanzo''' return {'pelicula':pelicula, 'inversion':respuesta, 'ganacia':respuesta,'retorno':respuesta, 'anio':respuesta}

Deployment: Conoces sobre Render y tienes un tutorial de Render que te hace la vida mas facil 😄 . Tambien podrias usar Railway, o cualquier otro servicio que permita que la API pueda ser consumida desde la web.

Análisis exploratorio de los datos: (Exploratory Data Analysis-EDA)

Ya los datos están limpios, ahora es tiempo de investigar las relaciones que hay entre las variables de los datasets, ver si hay outliers o anomalías (que no tienen que ser errores necesariamente 👀 ), y ver si hay algún patrón interesante que valga la pena explorar en un análisis posterior. Las nubes de palabras dan una buena idea de cuáles palabras son más frecuentes en los títulos, ¡podría ayudar al sistema de recomendación! Sabes que puedes apoyarte en librerías como pandas profiling, missingno, sweetviz, autoviz, entre otros y sacar de allí tus conclusiones 😉

Sistema de recomendación:

Una vez que toda la data es consumible por la API, está lista para consumir por los departamentos de Analytics y Machine Learning, y nuestro EDA nos permite entender bien los datos a los que tenemos acceso, es hora de entrenar nuestro modelo de machine learning para armar un sistema de recomendación de películas. El EDA debería incluir gráficas interesantes para extraer datos, como por ejemplo una nube de palabras con las palabras más frecuentes en los títulos de las películas. Éste consiste en recomendar películas a los usuarios basándose en películas similares, por lo que se debe encontrar la similitud de puntuación entre esa película y el resto de películas, se ordenarán según el score de similaridad y devolverá una lista de Python con 5 valores, cada uno siendo el string del nombre de las películas con mayor puntaje, en orden descendente. Debe ser deployado como una función adicional de la API anterior y debe llamarse:

• def recomendacion('titulo'): '''Ingresas un nombre de pelicula y te recomienda las similares en una lista de 5 valores''' return {'lista recomendada': respuesta}

Video: Necesitas que al equipo le quede claro que tus herramientas funcionan realmente! Haces un video mostrando el resultado de las consultas propuestas y de tu modelo de ML entrenado!

_{Spoiler: El video NO DEBE durar mas de 7 minutos y DEBE mostrar las consultas requeridas en funcionamiento desde la API** y una breve explicacion del modelo utilizado para el sistema de recomendacion.}

Criterios de evaluación

Código: Prolijidad de código, uso de clases y/o funciones, en caso de ser necesario, código comentado.

Repositorio: Nombres de archivo adecuados, uso de carpetas para ordenar los archivos, README.md presentando el proyecto y el trabajo realizado

Cumplimiento de los requerimientos de aprobación indicados en el apartado Propuesta de trabajo

NOTA: Recuerde entregar el link de acceso al video. Puede alojarse en YouTube, Drive o cualquier plataforma de almacenamiento. Verificar que sea de acceso público.

Aqui te sintetizamos que es lo que consideramos un MVP aprobatorio, y la diferencia con un producto completo.

Fuente de datos

• Dataset: Archivo con los datos que requieren ser procesados, tengan en cuenta que hay datos que estan anidados (un diccionario o una lista como valores en la fila).
• Diccionario de datos: Diccionario con algunas descripciones de las columnas disponibles en el dataset.

Material de apoyo

En este mismo repositorio podras encontrar algunos links de ayuda. Recuerda que no son los unicos recursos que puedes utilizar!

Deploy: https://movierecommendation-ujmg.onrender.com/docs