ML-проект по прогнозу цены на недвижимость

Архитектура системы

Исследование

• Данные версионируются с помощью DVC
• Для каждого этапа обработки данных создан CLI-скрипт
• Эксперименты логируются с помощью MLflow

Даг обработки данных

flowchart TD                       
        node1["add_coordinates"]   
        node2["clean_data"]        
        node3["download_amenities"]
        node4["download_raw_data"] 
        node5["finalize_data"]     
        node1-->node5              
        node2-->node1              
        node2-->node5              
        node3-->node5              
        node4-->node2

Loading

Инфраструктура

• Minio (бакеты для DVC и MLflow)
• MLflow, PostgreSQL, PgAdmin
• Prometheus, Loki, Grafana

Бэкенд, сервинг модели

• FastAPI, Catboost
• Загружает актуальную модель из Model Registry
• Отправляет логи в Loki
• Отдает метрики для Prometheus

Фронтенд

• Vite, React, Maplibre, MUI
• Предоставляет пользователю интерфейс в виде карты
• Аналитика распределения квартир
• Прогноз стоимости на основе характеристик дома и квартиры