要約
こんにちは、今回はpythonを活用した企業事例をご紹介します。
近年、pythonはデータ科学や人工知能などの分野で多くの注目を集めています。
そのため、企業でもpythonを活用して業務を効率化したり、新しい価値を生み出す取り組みを行っています。
今回はその中でも、特に有名な企業の事例をコード付きで解説します。
詳細内容
1. Netflixにおける推薦システム
Netflixは、世界中で利用されている動画配信プラットフォームであり、500人以上のエンジニアが关わっています。
その中でも、人々に最適なコンテンツの提供を支援する重要な役割を果たしているのが、Netflixの推奨エンジンである「CineMatch」です。
CineMatchは、映画やTV番組を視聴履歴やお気に入りのジャンルなどから推薦する技術を含む、多数のアルゴリズムと統計学的手法を利用しています。
以下は、Pythonを使ってユーザーに映画を推薦するためのCineMatchの簡単な実装例です。
“`
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #ユーザーと映画の評価行列
ratings = pd.read_csv(‘ratings.csv’)
movies = pd.read_csv(‘movies.csv’)
ratings_matrix = ratings.pivot_table(index=[‘userId’],columns=[‘movieId’],values=’rating’)#コサイン類似度の計算
movie_similarity = cosine_similarity(ratings_matrix)
np.fill_diagonal(movie_similarity, 0 )
similarity_with_movie = pd.DataFrame(movie_similarity,index=ratings_matrix.index)
similarity_with_movie.columns = ratings_matrix.index#映画の推薦
def get_similar_movies(movie_name,user_rating):
similar_score = similarity_with_movie[movie_name]*(user_rating-2.5)
similar_score = similar_score.sort_values(ascending=False)
return similar_score action_lover = [(“Pulp Fiction”,5),(“The Dark Knight”,4),(“Inception”,4),(“The Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring”,3)]
similar_movies = pd.DataFrame()
for movie,rating in action_lover:
similar_movies = similar_movies.append(get_similar_movies(movie,rating),ignore_index = True)
similar_movies.head(10)
“`2. GoogleにおけるGoogle Colaboratoryの利用
Googleは、多様な分野でPythonを活用していますが、その中でもGoogle Colaboratoryを使った取り組みが知られています。
Google Colaboratoryとは、Googleが提供しているオンラインのJupyterノートブック環境であり、GPUやTPUの無料利用ができることから、機械学習などの分野での利用が広まっています。
以下は、Google ColaboratoryでPythonを使って簡単なデータ分析を行う例です。
“`
#必要なライブラリをインストールする
!pip install pandas numpy matplotlib#データの読み込み
import pandas as pd
df = pd.read_csv(‘data.csv’,encoding=”shift-jis”)#データの表示
df.head()#データの整理
df = df.drop([‘ID’], axis=1)
df[‘年齢’] = pd.cut(df[‘年齢’],[0,9,19,29,39,49,59,69,99],labels=[‘0代’,’10代’,’20代’,’30代’,’40代’,’50代’,’60代’,’70代以上’])
df.head()#グループごとの平均値の算出
df.groupby(‘年齢’).mean().plot(kind=’bar’)#matplotlibライブラリを使ってグラフの表示
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
“`以上が、Pythonを使った企業事例の紹介となります。
紹介した例は、推薦システムやデータ分析など、Pythonが得意とする分野での利用例です。
Pythonの人気が高まっている現在、これらの例を参考に、企業や開発者がPythonを活用して、より効率的な業務や新しい価値を生み出す取り組みを進めることが期待されます。
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