Descrição: contratação de um programador de Data Science para implementar em Python a técnica Non-negative Matrix Factorization distância com a distância Frobenius em um Dataset já definido, organizado e estruturado (pronto para uso). Utilizar as bibliotecas prontas do Scikit Learn. Não é uma implementação do zero (from scratch).
O dataset é um arquivo csv. Disponibilizarei um conjunto reduzido do meu Dataset, já que é um pouco grande.
Se você lê em inglês, aqui tem uma ótima fonte de consulta:
https://blog.acolyer.org/2019/02/18/the-why-and-how-of-nonnegative-matrix-factorization/
Ou
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.NMF.html
Tenho a expectativa de ter algumas conversas (virtuais) para entender os resultados e como foi implementado.
Além de receber o código documentado.
Entrega: Código fonte que rode no Jupyter notebook e que esteja documentado. Também espero que façamos algumas conversas para que sejam explicados o que foi feito no código.
Prazo de Entrega: Não estabelecido