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Scikit-Learn : guide de démarrage rapide en Machine Learning avec Python

Découvrez avec nous Scikit-Learn !


C’est quoi Scikit-Learn ?


Scikit-learn, encore appelé sklearn, est la bibliothèque la plus puissante et la plus robuste pour le machine learning en Python. Elle fournit une sélection d’outils efficaces pour l’apprentissage automatique et la modélisation statistique, notamment la classification, la régression et le clustering via une interface cohérente en Python. Cette bibliothèque, qui est en grande partie écrite en Python, s’appuie sur NumPy, SciPy et Matplotlib.




 


Pourquoi utiliser Scikit-learn ?


Il n’y a pas beaucoup de pages sur Internet où l’on peut réellement trouver les raisons pour lesquelles Scikit-learn est devenu populaire parmi les scientifiques des données, mais après des recherches avancées, nous avons compris pourquoi il est si populaire. Les principales forçes de Scikit learn sont :


Licence BSD : Scikit-learn possède une licence BSD ; par conséquent, il existe une restriction minimale sur l’utilisation et la distribution du logiciel, ce qui le rend libre d’utilisation pour tous.


Facile à utiliser : la popularité de Scikit-learn est due à la facilité d’utilisation qu’il offre.


Documentation détaillée : Il propose également une documentation détaillée de l’API à laquelle les utilisateurs peuvent accéder à tout moment sur le site Web, ce qui les aide à intégrer l’apprentissage automatique dans leurs propres plateformes.


Utilisation intensive dans l’industrie : Scikit-learn est largement utilisé par diverses organisations pour prédire le comportement des consommateurs, identifier les activités suspectes, et bien plus encore.


Algorithmes d’apprentissage automatique : Scikit-learn couvre la plupart des algorithmes d’apprentissage automatique via un énorme soutien communautaire : la possibilité d’effectuer des tâches d’apprentissage automatique à l’aide de Python a été l’une des principales raisons de la popularité de Scikit-learn, car Python est facile à apprendre et à utiliser (Apprenez Python ici) et dispose déjà d’une vaste communauté d’utilisateurs qui peuvent désormais effectuer de l’apprentissage automatique sur une plateforme avec laquelle ils sont à l’aise.


Organigramme des algorithmes : Contrairement à d’autres langages de programmation où les utilisateurs sont généralement confrontés au problème de devoir choisir entre plusieurs implémentations concurrentes des mêmes algorithmes, Scikit-learn dispose d’une antisèche ou d’un organigramme des algorithmes pour aider les utilisateurs.





 

Qui utilise Scikit-learn ?



Sckit-learn est utilisé dans de nombreux secteurs comme outil principale pour la mise en place de modèles prédictives. Je détaille dans cette partie comment certaines des entreprises les plus connues l’utilisent comme outil phare dans leurs systèmes de recommandations et de prédictions des risques :


  • Spotify : Scikit-learn est beaucoup utilisé pour les recommandations musicales chez Spotify.


  • Inria : à l’INRIA, scikit-learn est utilisé pour soutenir la recherche fondamentale de pointe dans de nombreuses équipes : Parietal pour la neuro-imagerie, Lear pour la vision par ordinateur, Visages pour l’analyse d’images médicales, Privatics pour la sécurité.


  • Booking.com : Booking.com utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour de nombreuses applications différentes, telles que la recommandation d’hôtels et de destinations à leurs clients, la détection de réservations frauduleuses ou la programmation de leurs agents du service clientèle. Scikit-learn est l’un des outils qu’ils utilisent pour mettre en œuvre des algorithmes standard pour les tâches de prédiction.


  • BNP Paribas Cardif : BNP Paribas Cardif utilise scikit-learn pour plusieurs de ses modèles d’apprentissage automatique en production. Leur communauté interne de développeurs et de data scientists utilise scikit-learn depuis 2015, pour plusieurs raisons : la qualité des développements, de la documentation et de la gouvernance des contributions, et la taille même de la communauté de contributeurs. Ils utilisent des pipelines de scikit-learn dans leur gouvernance interne du risque de modèle comme l’une de leurs bonnes pratiques pour diminuer les risques opérationnels et le risque d’overfitting.




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