Auteur : CORNET Guillaume et SEYS Thibaut

Date : 18/04/2018

Pour installer le projet nous conseillons l'utilisation d'un environnement virtuel python :

virtualenv env --python=/usr/bin/python3.6
source ./env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Pour télécharger et générer les données au bon format, nous avons écrit le script setup.sh. Pour le lancer :

./setup.sh

/!\ Les données sont volumineuses (~10 GB) donc le temps de téléchargement et de traitement est important.

Les fichiers du projet sont les suivants :

• generate_mlp_data.py et generate_rnn_data.py : script python permettant le traitement et la génération des données.
• utils.py et hdf5_getters.py : fichiers utilitaires du projet.
• mlp_classification.ipynb et mlp_regresssion.ipynb : notebooks jupyter montrant l'approche utilisée pour entraîner et évaluer les modèles liés à la prédiction de la "hotttnesss" à partir des metadonnées.
• rnn_model.py : script python montrant l'approche utilisée pour entraîner et évaluer les modèles liés à la prédiction de la "hotttnesss" à partir des fichiers midi.