要約
こんにちは、私が紹介するのは日本のeコマース企業、楽天株式会社です。
楽天は、世界最大級のインターネットショッピングモール「楽天市場」を運営しており、多岐にわたるサービス展開で知られる企業です。
そんな楽天がPythonを活用した事例を紹介します。
詳細内容
楽天では、Pythonを活用して多くの業務に取り組んでいます。
例えば、楽天市場のレビュー解析や商品の自動分類などが挙げられます。
楽天市場では、多くの商品が販売されており、その中からユーザーが求める商品を見つけることは大変な作業です。
そこで、楽天は商品を自動分類するシステムを導入しました。
このシステムは、商品の説明文と画像を分析し、自動的に分類するものです。
このシステムでは、Pythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使用しています。
scikit-learnは、機械学習の様々なタスクに使用されるライブラリで、多くのアルゴリズムを提供しています。
このシステムでは、商品の説明文と画像から特徴量を抽出し、それを入力データとして機械学習モデルを学習させます。
学習済みモデルは、商品の説明文と画像を入力とし、その商品を自動的に分類します。
以下は、商品分類のためのPythonコードの一例です。
まず、必要なライブラリをインポートします。
“`python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.externals import joblib
from PIL import Image
import numpy as np
“`次に、学習データを準備します。
学習データは、説明文と分類カテゴリのペアのリストで構成されています。
説明文はテキスト、分類カテゴリは数字で表されます。
“`python
data = [(‘ベッド’, 1), (‘椅子’, 2), (‘テレビ’, 3), …]
“`次に、学習データから特徴量を抽出するために、TfidfVectorizerを使用します。
TfidfVectorizerは、説明文から単語の出現頻度と逆文書頻度を計算して特徴量を作成します。
“`python
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_text = [x[0] for x in data]
X_train = vectorizer.fit_transform(X_train_text)
y_train = [x[1] for x in data]
“`特徴量を作成したら、ロジスティック回帰モデルを学習させます。
ロジスティック回帰モデルは、説明文から分類カテゴリを予測するためのモデルです。
“`python
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_train)
“`最後に、学習済みモデルを保存します。
joblibモジュールを使用すると、モデルを簡単に保存できます。
“`python
joblib.dump(classifier, ‘model.pkl’)
“`以上が、楽天がPythonを活用した商品分類システムの一例でした。
scikit-learnを始めとするPythonの豊富なライブラリがあるため、データ分析や機械学習の分野で多くの企業がPythonを採用しています。
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