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 programistom 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.

Przy pomocy scikit-learn możliwe jest wykorzystanie następujących koncepcji z zakresu uczenia maszynowego. Są to m.in:

Clustering: grupowanie danych które nie zostały „oznaczone”
Cross Validation: Estymacja skuteczności działania modeli predykcyjnych
Datasets: tworzenie zestawów danych w celach testowych ze specyficznym rozkładem w celu badania modelu
Dimensionality Reduction: Redukcja ilości atrybutów
Ensemble methods: w celu łączenia wyników predykcyjnych z kilku modeli nadzorowanych
Featureselection: w celu identyfikacji atrybutów, które pozwalają osiągnąć najlepszą wydajność predykcji
Parameter Tuning: optymalizacja modeli predykcyjnych, w celu osiągnięcia największej skuteczności
Manifold Learning: podsumowanie i reprezentacja graficzna skomplikowanych, wielowymiarowych danych
SupervisedModels: zbiór algorytmów służących do budowy modeli liniowych, analizy dyskryminacyjnej, algebry bayesowskiej, sieci neuronowych, drzew decyzyjnych i wielu innych

Elementy wchodzące w skład Scikit-learn to:

SciPy:

Podstawowa biblioteka służąca do obliczeńNumPy

Biblioteka do obliczeń na n-wymiarowych macierzach

Matplotlib:

Biblioteka wykresów i grafów

IPython:

Interaktywna konsola wspomagająca obliczenia

Sympy:

biblioteka algebraiczna

Pandas:

Struktury danych i analiza

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, pozwala to odkryć nowe informacje na temat działania organizacji. W efekcie możliwe jest usprawnienie procesów rządzących obsługą klienta, produkcją, dystrybucją czy samym User Experience produktów. Przykładami mogą być firmy działające w dziedzinie ubezpieczeń, technologii czy finansów. Poniżejznajdujesiękilkaprzykładowychzastosowań:

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

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 zdrowia:

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