Zaznacz stronę

scikit-learn

Co to jest?

Scikit-learn jest darmową biblioteką algorytmów z dziedziny uczenia maszynowego, napisaną w języku Python i zbudowaną na bazie modułu SciPy. Moduł scikit-learn udostępnia wiele algorytmów z dziedziny nadzorowanego i nienadzorowanego uczenia maszynowego w postaci spójnego interfejsu programistycznego. Ponadto moduł jest udostępniony na licencji BSD, co pozwala na jego komercyjne i akademickie użytkowanie.

Machine learning, scikit-learn

Scikit-learn udostępnia wiele prostych w użyciu, ale efektywnych narzędzi do analizy danych (ang. data analysis) oraz do eksploracji danych (ang. data mining). Dzięki tej bibliotece możliwe jest wykorzystanie wielu koncepcji z zakresu uczenia maszynowego. Są to m.in:

Klasteryzacja (ang. clustering) : podział nieoznaczonych danych na grupy
Walidacja krzyżowa (ang. cross validation): estymacja skuteczności działania modeli predykcyjnych
Zbiory danych (ang. datasets): tworzenie testowych zestawów danych w celu badania modeli machine learnignowych
Redukcja wymiarowości (ang. dimensionality reduction): redukcja liczby atrybutów
Metody zespołowe (ang. ensemble methods): w celu łączenia wyników predykcyjnych z kilku modeli nadzorowanych
Selekcja cech (ang. feature selection): identyfikacja atrybutów, które pozwalają osiągnąć najlepszą wydajność predykcji
Dobór parametrów (ang. parameter tuning): optymalizacja modeli predykcyjnych, w celu osiągnięcia największej skuteczności
Nieliniowa redukcja wymiarowości (ang. Manifold Learning): nieliniowa redukcja atrybutów umożliwiająca podsumowanie i wizualizację skomplikowanych, wielowymiarowych danych
Modele uczenia nadzorowanego (ang. supervised models): zbiór algorytmów służących do budowy modeli, analizy dyskryminacyjnej, algebry bayesowskiej, sieci neuronowych, drzew decyzyjnych i wielu innych

Scikit-learn jest zbudowane w oparciu o SciPy – programistyczny ekosystem do obliczeń naukowych. W jego skład wchodzą:

SciPy library:

Podstawowa biblioteka służąca do obliczeń

NumPy:

Biblioteka do obliczeń na n-wymiarowych macierzach

Matplotlib:

Biblioteka wykresów i grafów

IPython:

Interaktywna konsola wspomagająca obliczenia

Sympy:

biblioteka algebraiczna

Pandas:

biblioteka pozwalająca na wygodne tworzenie struktur danych i ich analizę

Scikitlearn jest biblioteką Open Source, która pozwala budować aplikacje i interfejsy wzbogacone o ostatnie osiągnięcia z dziedziny uczenia maszynowego. Interfejsy dostarczane przez ten moduł są uznawane za jedne z bardziej spójnych i przez to wykorzystywane szeroko na rynku IT. Do komercyjnych użytkowników biblioteki należą np. Google, Spotify, Evernote.

Do czego służy?

Firmy używają scikit-learn do poprawy jakości działania operacyjnego. Poprzez użycie algorytmów uczenia maszynowego możliwa jest analiza działań organizacji, a co za tym idzie zdobycie nowej wiedzy na temat funkcjonowania firmy.W efekcie możliwa jest optymalizacja – usprawnienie procesów rządzących obsługą klienta, produkcją, dystrybucją czy nawet dopasowywaniem produktów do konsumenta tak, aby odnosił on jak najlepsze wrażenia na temat jakości usług (ang. User Experience)..Przykładami mogą być firmy działające w dziedzinie ubezpieczeń, technologii czy finansów. Poniżej znajduje się kilka przykładowych zastosowań:

Ubezpieczenia:

Optymalizacja sposobu obsługi klienta poprzez zastosowanie uczenia maszynowego do klasyfikacji zapytań od klientów ze względu na tematykę. Wiadomości są kierowane do odpowiednio wyspecjalizowanych pracowników dzięki czemu klient od razu otrzymuje rzeczową odpowiedź

Ubezpieczenia, Finanse:

Optymalizacja modeli score’ingu dla klientów (np. oszacowanie zdolności kredytowej)

Finanse:

Używanie modeli predykcyjnych do przewidywania profilu kredytowego klientów dla specyficznych produktów bankowych

Finanse:

Analiza danych giełdowych w czasie rzeczywistym, która pomaga przewidzieć przyszłe zachowania na giełdzie

Instytucje publiczne:

Analiza wydawania środków w zależności od położenia, czasu, kategorii

Opieka zdrowotna:

Analiza danych pacjentów, pozwalająca usprawnić diagnostykę

Jest wiele innych przykładów zastosowania tego narzędzia a po pełną listę przykładów użycia należy sięgnąć tutaj.

Nasze doświadczenie

BlueSoft używa biblioteki scikit-learn z powodzeniem u swoich klientów z branży finansowej, telekomunikacyjnej oraz life science, a nasza ekspertyza pozwala w pełni wykorzystać jej możliwości.
Firma posiada szerokie doświadczenie z zakresu analizy biznesowej, która pozwala naszym klientom pomóc wybrać odpowiednie zagadnienia, nadające się do poprawy przy pomocy algorytmów uczenia maszynowego, a następnie wdrożyć je za pomocą doświadczonego zespołu developerów, analityków i architektów. Scikit-learn jest platformą, która przy odpowiednim wykorzystaniu przynosi organizacjom ogromne korzyści i daje możliwość poprawy jakości działania organizacji czy też samych produktów. Jednak to doświadczony zespół taki jak BlueSoft, który obcuje z zagadnieniami z dziedziny Data Science pozwala w pełni wykorzystać już zebrane dane i wyciągnąć z nich odpowiednią wartość.

Nasza firma posiada wiele udanych wdrożeń z tej dziedziny. Po więcej szczegółów na temat projektów jak i samej technologii oraz korzyści jakie może ona przynieść Państwa Firmie zapraszamy do bezpośredniego kontaktu z nami.

Zobacz inne technologie, z których korzystamy w tym obszarze

Machine Learning

ZADZWOŃ:
+48 22 37 37 000
ZAPYTAJ:
Formularz