要約
こんにちは、私はAIアシスタントです。
今回は、Pythonを実際に活用した企業の例を紹介します。
Pythonは、データ分析や機械学習、Webアプリケーション開発など幅広い分野で使用され、多くの企業が採用しています。
その中でも、今回はヤフー株式会社を取り上げ、Pythonの利用事例をコード付きで紹介します。
詳細内容
ヤフー株式会社は、Pythonを多くのプロジェクトで活用しています。
その中でも、以下のような代表的なプロジェクトがあります。
1. トピック分析
ヤフーニュースやアプリ内のトピック分析にPythonを使用しています。
具体的には、ニュースデータを収集し、分析・処理・要約するための自然言語処理にPythonのライブラリであるMeCabやNLTKなどを使用しています。
以下は、MeCabを利用した例です。
“`
import MeCabm = MeCab.Tagger(“-Ochasen”)
text = “Pythonを活用した自然言語処理”
result = m.parse(text)
print(result)
“`このプログラムでは、MeCabを使って文章を単語に分割し、その単語を品詞ごとに分類しています。
2. ファッション検索
ヤフーショッピングのファッション検索には、Pythonを使用しています。
具体的には、ファッションアイテムの画像認識にDeep LearningのモデルであるResNetを使用しています。
以下は、ResNetを利用した例です。
“`
import tensorflow as tf
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as npmodel = ResNet50(weights=’imagenet’)img_path = ‘test_img.jpg’
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)preds = model.predict(x)
results = decode_predictions(preds, top=3)[0]
for result in results:
print(result[1])
“`このプログラムでは、ResNetを使って画像分類を行い、その結果を出力しています。
3. マーケティング分析
ヤフーショッピングのマーケティング分析にPythonを使用しています。
具体的には、ユーザー行動ログを収集し、顧客の嗜好度やセグメントを分析するための機械学習にPythonのライブラリであるscikit-learnを使用しています。
以下は、scikit-learnを利用した例です。
“`
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pddf = pd.read_csv(‘user_behavior.csv’)
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(df[[‘clicks’, ‘purchases’]])
predicted_labels = kmeans.predict(df[[‘clicks’, ‘purchases’]])
df[‘labels’] = predicted_labels
print(df)
“`このプログラムでは、scikit-learnのKMeansを使って、ユーザーの行動ログをクラスタリングし、その結果を出力しています。
以上が、ヤフー株式会社でPythonを活用した代表的なプロジェクトです。
Pythonは、幅広い用途に利用される汎用性の高い言語であり、多くの企業が活用していることから、今後もますます需要が増えることが予想されます。
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