https://github.com/deividsousan/genderclassificationwebapp
Aplicação web onde você consegue treinar um modelo de Machine Learning para classificar uma pessoa como do sexo masculino ou feminino com base em seu nome.
https://github.com/deividsousan/genderclassificationwebapp
k-nearest-neighbor-classifier k-nearest-neighbours machine-learning machine-learning-algorithms pickle pickle-file python python-3 python3 streamlit streamlit-webapp webapp
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Aplicação web onde você consegue treinar um modelo de Machine Learning para classificar uma pessoa como do sexo masculino ou feminino com base em seu nome.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/deividsousan/genderclassificationwebapp
- Owner: DeividSouSan
- Created: 2024-05-03T09:08:58.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-05-21T09:34:09.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-01-10T14:43:48.756Z (5 months ago)
- Topics: k-nearest-neighbor-classifier, k-nearest-neighbours, machine-learning, machine-learning-algorithms, pickle, pickle-file, python, python-3, python3, streamlit, streamlit-webapp, webapp
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 721 KB
- Stars: 2
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# Gender Classification Web App with Streamlit
Esse projeto é uma aplicação web onde o usuário pode treinar um modelo de Machine Learning para prever o sexo de uma pessoa a partir do seu nome.
A biblioteca Streamlit e conceitos de Machine Learning foram utilizados durante o desenvolvimento.
O objetivo do projeto era:
1. Entender sobre Machine Learning e criar o meu proprio modelo.
2. Criar uma forma de interação do usuário com o modelo de Machine Learning.
## Screenshots
Início da Página de Treinamento:
Início da Página de Uso:
## Como Rodar
### Clone o Repositório
Primeiro é necessário *clonar* ou *baixar* o repositório em sua máquina.
Você pode fazer isso rodando o comando abaixo na sua máquina:
```
git clone https://github.com/DeividSouSan/GenderClassificationWebApp.git
```
### Crie um Ambiente Virtual
Em seguida, antes de baixar as dependência, é melhor criar um **ambiente virtual** a fim de isolar as dependencias globais na sua máquina, das dependencias do projeto.
Novamente, no terminal, acesse a pasta do repositório e escreva:
```
python3 -m venv .venv
```
Assim uma pasta chamada `.venv` será criada. Agora, basta apenas ativar o *ambiente virtual*:
```
source .venv/bin/activate
```
### Baixe as Dependências
Com o ambiente virtual configurado, baixe as dependências:
```
pip install requirements.txt
```
### Rode a Aplicação
Finalmente, para rodar a aplicação, basta rodar:
```
streamlit run Home.py
```
## Stack Utilizada
O dataset disponiblizado pode ser encontrado e baixado aqui também:
[UCI ML Repository](https://archive.ics.uci.edu/dataset/591/gender+by+name)
