Scikit-learn @ Fondation Inria

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avec l’aide de nos partenaires

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Scikit-learn, un outil central en IA et data science

Scikit-learn est une bibliothèque d’apprentissage statistique en Python. C’est le moteur de beaucoup d’applications de l’intelligence artificielle et de la science des données.

Scikit-learn est utilisé régulièrement par plus d’un demi million de personnes dans le monde, avec des applications allant de l’imagerie médicale à la recommandation de produits.

Plus sur scikit-learn

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Un logiciel libre

Scikit-learn est un logiciel libre (hébergé sur GitHub), sous une licence qui facilite l’utilisation commerciale. Il est développé par une communauté mondiale, qui réunit des nombreuses expertises sur les statistiques, l’algorithmique et la réalisation logiciel.

La qualité de scikit-learn, ses algorithmes, ses interfaces, et sa documentation, sont universellement reconnus. Son développement suit un processus rigoureux pour maintenir cette qualité.

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La mission de la fondation

La fondation donne des moyens pour continuer à garantir cette qualité et permettre d’adresser de nouveaux défis.

En particulier, la fondation emploie des contributeurs centraux du projet, au service de la communauté de scikit-learn, et pour développer des nouvelles fonctionnalité ambitieuses. Les priorités de la fondation sont fixés en commun par la communauté et les sponsors.

En savoir plus

Generalized Linear Models have landed in scikit-learn

While scikit-learn already had some Generalized Linear Models (GLM) implemented, e.g. LogisticRegression, other losses than mean squared error and log-loss were missing. As the world is almost (surely) never normally distributed, regression tasks might benefit a lot from the new PoissonRegressor, GammaRegressor and TweedieRegressor estimators: using those GLMs for positive, skewed data is much more appropriate than ordinary least squares and might lead to more adequate models. Starting…

Advisory Committee / February 8th 2021

Presentation of the activities of the Consortium during the last year (C. Marmo, G. Varoquaux): Questions and comments: Fujitsu Fujitsu actively participates in the Consortium remote events. Fujitsu would be glad to increase Japan contributions to scikit-learn. Fujitsu suggests organizing a sprint for Japan time zone, and starting a discussion about good practices to organize online sprints with the team there. Microsoft More information about the MOOC are…

TECHNICAL COMMITTEE / November 5, 2020

Technical Committee November 5, 2020 Presentation of the technical achievements and ongoing work (O. Grisel) Priority list for the consortium at Inria, year 2020–2021 From the discussion during the technical committee, the scikit-learn Consortium at Inria defined the following list of priorities for the coming year: Continue effort helping with project maintenance to keep the target to release twice a year (+ bugfix releases). Continue developments of the…
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