要約
今回は、pythonを使用して実際にビジネスに活用した海外企業の事例を紹介します。
具体的なコードも示しながら、どのようにpythonがビジネスに貢献したかを解説していきます。
詳細内容
海外企業の事例としては、以下のような例があります。
1. Spotify音楽ストリーミングサービスのSpotifyは、pythonを多用しています。
彼らがpythonを使用する一例は、Spotifyの推奨曲機能です。
Spoyifyでは、曲の特定の部分を分析し、その情報を元にユーザーに推奨曲を提供しています。
以下のコードは、Spotifyが使うコードの簡単な例です。
“`
from sklearn.cluster import KMeans# ユーザーの再生履歴から特徴量を抽出
features = extract_features(songs)# クラスタリングによって類似楽曲群を同定
kmeans = KMeans(n_clusters=20)
clusters = kmeans.fit_predict(features)# 各クラスタに属する楽曲から、ユーザーにおすすめの楽曲を選択
recommendations = []
for cluster in clusters:
recommendations.append(select_from_cluster(cluster))
“`このコードでは、K-means法を使用して楽曲をクラスタリングし、それぞれのクラスタからおすすめの楽曲を選択しています。
2. DropboxDropboxは、クラウドストレージサービスとして有名ですが、内部でpythonを多用しています。
一例として、Dropboxでは、pythonを使用した自動化ツールの開発に注力しています。
以下のコードは、Dropboxが使用するツールの例です。
“`
# ファイルの自動バックアップを行うスクリプトimport os
import shutil
import datetime# バックアップ元のフォルダ
src_folder = “path/to/folder”# バックアップ先のフォルダ
dst_folder = “path/to/backup/folder”# バックアップを実行する日時
now = datetime.datetime.now()# バックアップ元のフォルダをコピーしてバックアップ
backup_folder = os.path.join(dst_folder, now.strftime(‘%Y%m%d’))
shutil.copytree(src_folder, backup_folder)
“`このコードでは、あらかじめ指定したフォルダ内のファイルを指定したフォルダに自動バックアップするスクリプトです。
Pythonの `datetime` ライブラリを使用して、バックアップ日時のフォルダ名を生成し、 `shutil` ライブラリを使用して、バックアップを実行しています。
3. Instagramインターネット上の画像共有サービスであるInstagramもpythonを多用しています。
Instagramの一例としては、画像の分類・タグ付け機能があります。
以下のコードは、Instagramが使用するコードの例です。
“`
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer# タグ付け用のデータセット
training_data = [
{‘image’: ‘image1.jpg’, ‘tags’: [‘cat’, ‘cute’, ‘animals’]},
{‘image’: ‘image2.jpg’, ‘tags’: [‘dog’, ‘funny’, ‘animals’]},
{‘image’: ‘image3.jpg’, ‘tags’: [‘bird’, ‘sky’, ‘animals’]}
]# タグデータをCountVectorizerを使って特徴量に変換
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform([x[‘tags’] for x in training_data])# 線形SVMで分類器学習
clf = LinearSVC()
clf.fit(X_train_counts, [x[‘image’] for x in training_data])# 新しい画像のタグを分類
new_image_tags = [‘cat’, ‘cute’, ‘animals’]
new_image_features = count_vect.transform([new_image_tags])
predicted_image = clf.predict(new_image_features)
“`このコードでは、画像にタグ付け（分類）するための分類器を作成しています。
まず、`training_data`リストに、それぞれの画像に付与されているタグを指定しています。
次に、 `CountVectorizer` を使用して、タグ文字列を数値特徴量に変換し、 `LinearSVC` を使用して分類器を学習します。
最後に、新しい画像に付与されたタグを取得し、 `CountVectorizer` を使用して同じ特徴量に変換し、 `LinearSVC` によって分類された予測された画像名を取得します。
以上が、海外企業のpython活用事例の例です。
これらの例は、pythonがビジネスに活用されている様子を示しています。
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