Co to jest?
Dzięki Scikit-learn możliwe jest wykorzystanie następujących koncepcji uczenia maszynowego:
- Klasteryzacja: grupowanie danych, które nie zostały „oznaczone”.
- Walidacja krzyżowa: szacowanie skuteczności modeli predykcyjnych
- Zestawy danych: tworzenie zestawów danych do celów testowych o określonym układzie w celu badania modelu
- Redukcja wielowymiarowości: zmniejszenie liczby atrybutów
- Metody grupowania: w celu połączenia wyników predykcyjnych z kilku modeli nadzorowanych
- Wydobywanie cech: określenie atrybutów, które mają być wykorzystane podczas tworzenia modelu
- Selekcja cech: w celu zidentyfikowania atrybutów, które pozwalają osiągnąć najlepszą wydajność predykcji
- Dostrajanie parametrów: optymalizacja modeli predykcyjnych w celu osiągnięcia maksymalnej wydajności
- Nauczanie wielokrotne: graficzne podsumowywanie i przedstawianie złożonych, wielowymiarowych danych
- Modele nadzorowane: zestaw algorytmów do budowy modeli liniowych, analiza dyskryminacyjna, algebra bayesowska, sieci neuronowe, drzewa decyzyjne i wiele innych.
Scikit-learn obejmuje:
- SciPy: podstawowa biblioteka używana do obliczeń
- NumPy: biblioteka do obliczeń macierzy n-wymiarowych
- Matplotlib: biblioteka wykresów i grafów
- IPython: interaktywna konsola wspomagająca obliczenia
- Sympy: biblioteka algebraiczna
- Pandas: struktury danych i analiza
Scikit-learn to biblioteka typu open source, która umożliwia tworzenie aplikacji i interfejsów zaktualizowanych o najnowsze osiągnięcia w dziedzinie uczenia maszynowego. Interfejsy dostarczane przez ten moduł są uważane za jedne z najbardziej spójnych i dzięki temu znajdują szerokie zastosowanie na rynku IT. Google, Spotify czy Evernote to tylko nieliczni komercyjni użytkownicy biblioteki.
Do czego jest używany?
Firmy używają Scikit-learn do poprawy jakości swoich działań. Dzięki zastosowaniu algorytmów uczenia maszynowego możliwe jest odkrywanie nowych informacji dotyczących działalności firmy. W konsekwencji można usprawnić procesy obsługi klienta, produkcji, dystrybucji czy UX. Przykładem mogą być firmy działające w sektorze ubezpieczeniowym, technologicznym lub finansowym. Poniżej wymieniono kilka przykładowych zastosowań:
- Ubezpieczenia: optymalizacja obsługi klienta poprzez zastosowanie uczenia maszynowego do sortowania zapytań klientów według tematu. Wiadomości są kierowane do wyspecjalizowanych pracowników, a klient otrzymuje odpowiedź na zadane pytanie
- Ubezpieczenia, finanse: optymalizacja modelu scoringowego dla klientów
- Finanse: wykorzystanie modeli predykcyjnych do przewidywania profili kredytowych klientów dla poszczególnych produktów bankowych
- Finanse: analiza danych giełdowych w czasie rzeczywistym, która pomaga przewidzieć przyszłe zachowania giełdowe
- Instytucje publiczne: analiza wydatków w zależności od sytuacji, czasu, kategorii
- Opieka zdrowotna: analiza danych pacjenta w celu przyspieszenia diagnostyki.
Istnieje wiele innych przykładów wykorzystania tego narzędzia – pełna lista przykładowych zastosowań dostępna jest tutaj.
Nasze doświadczenie
BlueSoft z powodzeniem wykorzystuje technologię Apache Mahout u swoich klientów reprezentujących takie branże jak finansowa, telekomunikacyjna czy nauki przyrodnicze.
Nasza firma posiada bogate doświadczenie w dziedzinie analizy biznesowej, co pomaga naszym klientom wybrać odpowiednie zagadnienia, które można usprawnić za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, a następnie wdrożyć je z pomocą naszego zespołu doświadczonych programistów, analityków i architektów. Scikit-learn to platforma, która, odpowiednio wykorzystana, przynosi ogromne korzyści organizacjom i pozwala na usprawnienie działań lub samych produktów. Jednak to właśnie doświadczony zespół BlueSoft, zaznajomiony z zagadnieniami data science, może w pełni wykorzystać zebrane już dane i wydobyć z nich maksymalną wartość.
BlueSoft z powodzeniem zrealizował wiele projektów w tym zakresie. Chętnie zaprezentujemy bezpośrednio nasze portfolio, jak również odpowiemy na więcej pytań dotyczących samej technologii i korzyści, jakie może przynieść jej wdrożenie.