Reinf Semesterprojekt "Musikempfehlung"

Beschreibung:

In diesem Semesterprojekt wird ein Musikempfehlungssystem entwickelt. Dieses soll auf Basis von Reinforcement Learning erstellt werden.

Installation:

1. Repository klonen
2. Virtual Environment erstellen:
   • python3 -m venv venv
   • Aktivieren des Virtual Environments:
     • Windows: venv\Scripts\activate.ps1
     • Linux: source venv/bin/activate
3. Abhängigkeiten installieren:
   • pip install -r requirements.txt

Ordnerstruktur:

• 'data-preprocessing': Enthält die Skripte zum Laden und Aufbereiten der Daten von Spotify
• 'RL-Model': Enthält das Reinforcement Learning Model und die Skripte zum Trainieren und Testen

Dateien:

• agent.py: Implementation des Reinforcement Learning Agenten
• config.py: Konfigurationsparameter für das RL-Projekt
• environment.py: Das Musikempfehlungs-Environment inklusive der Rewards
• main.py: Hauptskript zum Trainieren des RL-Agents
• test.py: Skript zum Testen/Evaluieren des RL-Agents
• visualizations.py: Tools zum Plotten und Visualisieren