مكتبة سايكيت ليرن

📅 آخر تحديث: ٢٢ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٢ يوليو ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

مكتبة scikit-learn (المعروفة سابقًا باسم scikits.learn وتُعرف أيضًا باسم sklearn ) هي مكتبة مجانية ومفتوحة المصدر للتعلم الآلي، مُصممة للغة البرمجة بايثون. [3] تتضمن المكتبة خوارزميات متنوعة للتصنيف والانحدار والتجميع ، بما في ذلك آلات المتجهات الداعمة ، والغابات العشوائية ، وتعزيز التدرج ، وخوارزمية k - means ، وخوارزمية DBSCAN ، وهي مُصممة للتوافق مع مكتبات بايثون العددية والعلمية NumPy و SciPy . تُعد scikit-learn مشروعًا ممولًا من NumFOCUS . [ 4 ]

ملخص

بدأ مشروع scikit-learn باسم scikits.learn، وهو مشروع ضمن برنامج Google Summer of Code من ابتكار عالم البيانات الفرنسي ديفيد كورنابو . يستمد المشروع اسمه من دوره كـ"مجموعة أدوات علمية للتعلم الآلي"، حيث طُوّر في الأصل ووُزّع كإضافة خارجية لمكتبة SciPy . [ 5 ] أُعيدت كتابة قاعدة البيانات الأصلية لاحقًا من قِبل مطورين آخرين . في عام 2010، تولى فابيان بيدريجوسا، وجايل فاروكو، وألكسندر غرامفورت، وفينسنت ميشيل، من المعهد الفرنسي لأبحاث علوم الحاسوب والأتمتة في ساكلاي ، فرنسا ، قيادة المشروع وأصدروا النسخة العامة الأولى من المكتبة في 1 فبراير 2010. [ 6 ] في نوفمبر 2012، وُصفت كل من scikit-learn و scikit-image بأنهما من مكتبات scikits "المُصانة جيدًا والشائعة".[ 7 ] في عام 2019 ، لوحظ أن مكتبة scikit-learn تُعدّ من أشهر مكتبات التعلّم الآلي على منصة GitHub . [ 8 ] في ذلك الوقت، كان للمشروع أكثر من 1400 مساهم، وحظيت وثائقه بـ 42 مليون زيارة في عام 2018. [ 9 ] وفقًا لاستطلاع رأي أجرته منصة Kaggle عام 2022 وشمل ما يقرب من 24000 مشارك من 173 دولة، تم تحديد scikit-learn كأكثر أطر التعلّم الآلي استخدامًا. [ 10 ]

سمات

  • مجموعة كبيرة من خوارزميات التعلم الآلي الراسخة وأساليب معالجة البيانات المسبقة (أي هندسة الميزات )
  • أساليب مساعدة لمهام علم البيانات الشائعة، مثل تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار ، والتحقق المتبادل ، والبحث الشبكي
  • طريقة متسقة لتشغيل نماذج التعلم الآلي ( و )، والتي يمكن للمكتبات تنفيذهاestimator.fit()estimator.predict()
  • طريقة تصريحية لهيكلة عملية علم البيانات (الـ Pipeline)، بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات وملاءمة النموذج

أمثلة

تركيب مصنف الغابات العشوائية :

>>> from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier >>> classifier = RandomForestClassifier ( random_state = 0 ) >>> X = [[ 1 , 2 , 3 ], # عينتان، 3 ميزات ... [ 11 , 12 , 13 ]] >>> y = [ 0 , 1 ] # فئات كل عينة >>> classifier.fit ( X , y ) RandomForestClassifier ( random_state=0)

تطبيق

تُكتب مكتبة scikit-learn في الغالب بلغة بايثون، وتستخدم مكتبة NumPy على نطاق واسع لإجراء عمليات الجبر الخطي والمصفوفات بكفاءة عالية. علاوة على ذلك، كُتبت بعض الخوارزميات الأساسية بلغة سايثون لتحسين الأداء. تُنفذ آلات المتجهات الداعمة باستخدام غلاف سايثون حول مكتبة LIBSVM ، بينما تُنفذ عمليات الانحدار اللوجستي وآلات المتجهات الداعمة الخطية باستخدام غلاف مماثل حول مكتبة LIBLINEAR . في مثل هذه الحالات، قد لا يكون من الممكن توسيع هذه الطرق باستخدام بايثون.

تتكامل مكتبة scikit-learn بشكل جيد مع العديد من مكتبات بايثون الأخرى، مثل Matplotlib و plotly للرسم البياني، و NumPy لتحويل المصفوفات إلى متجهات، و Pandas dataframes، و SciPy ، وغيرها الكثير.

تاريخ

طُوِّرت مكتبة scikit-learn في البداية على يد ديفيد كورنابو كمشروع ضمن برنامج Google Summer of Code عام 2007. وفي وقت لاحق من ذلك العام، انضم ماثيو بروشر إلى المشروع وبدأ باستخدامه كجزء من أطروحته. وفي عام 2010، انضم المعهد الفرنسي لأبحاث علوم الحاسوب والأتمتة (INRIA ) إلى المشروع، ونُشرت النسخة التجريبية الأولى (v0.1 beta) في أواخر يناير 2010.

أصدر المشروع أول نسخة مستقرة له، 1.0.0، في 24 سبتمبر 2021. [ 11 ] جاء هذا الإصدار نتيجة دمج أكثر من 2100 طلب سحب، خُصص منها حوالي 800 لتحسين التوثيق. [ 12 ] ويستمر التطوير بالتركيز على إصلاح الأخطاء، وتحسين الكفاءة، وتوسيع الميزات.

صدرت أحدث نسخة، 1.8، في 10 ديسمبر 2025. [ 11 ] أضاف هذا التحديث دعمًا أصليًا لواجهة برمجة تطبيقات المصفوفات، مما مكّن المكتبة من إجراء عمليات حسابية على وحدة معالجة الرسومات (GPU) باستخدام مصفوفات PyTorch وCuPy مباشرةً. كما تضمنت هذه النسخة إصلاحات للأخطاء وتحسينات وميزات جديدة، مثل تحسين كفاءة وقت ملاءمة النماذج الخطية. [ 13 ]

التطبيقات

تُستخدم مكتبة Scikit-learn على نطاق واسع في مختلف القطاعات الصناعية لمجموعة متنوعة من مهام التعلم الآلي، مثل التصنيف، والانحدار، والتجميع، واختيار النموذج. فيما يلي بعض التطبيقات العملية لهذه المكتبة:

التمويل والتأمين

  • تستخدم شركة AXA مكتبة scikit-learn لتسريع عملية التعويض عن حوادث السيارات والكشف عن الاحتيال التأميني. [ 14 ]
  • تستخدم منصة Zopa ، وهي منصة إقراض من نظير إلى نظير، مكتبة scikit-learn لنمذجة مخاطر الائتمان، والكشف عن الاحتيال، وتجزئة السوق، وتسعير القروض. [ 14 ]
  • تستخدم شركة BNP Paribas Cardif مكتبة scikit-learn لتحسين عملية إرسال البريد الوارد وإدارة حوكمة مخاطر النموذج الداخلي من خلال مسارات تقلل من مخاطر التشغيل ومخاطر التخصيص الزائد. [ 14 ]
  • أفاد بنك جيه بي مورغان باستخدام واسع النطاق لمكتبة scikit-learn في جميع أنحاء البنك لمهام التصنيف والتحليلات التنبؤية في اتخاذ القرارات المالية. [ 14 ]

تجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية

  • يستخدم موقع Booking.com مكتبة scikit-learn لأنظمة التوصية بالفنادق والوجهات السياحية، والكشف عن الحجوزات الاحتيالية، وجدولة القوى العاملة لموظفي دعم العملاء. [ 14 ]
  • يستخدم موقع HowAboutWe هذه البيانات للتنبؤ بتفاعل المستخدمين وتفضيلاتهم على منصة المواعدة. [ 14 ]
  • تستفيد Lovely من المكتبة لفهم سلوك المستخدم والكشف عن النشاط الاحتيالي على منصتها. [ 14 ]
  • تستخدم شركة Data Publica هذه البيانات لتقسيم العملاء بناءً على نجاح الشراكات السابقة. [ 14 ]
  • تدمج مجموعة أوتو مكتبة scikit-learn في جميع جوانب علوم البيانات الخاصة بها، لا سيما في تحسين الخدمات اللوجستية وتوصيات المنتجات. [ 14 ]

وسائل الإعلام والتسويق والمنصات الاجتماعية

  • تستخدم Spotify مكتبة scikit-learn في أنظمة التوصيات الخاصة بها. [ 14 ]
  • تستخدم Betaworks المكتبة لكل من أنظمة التوصية (مثل Digg) وتجميع الفضاء الفرعي الديناميكي المطبق على بيانات التنبؤ بالطقس. [ 14 ]
  • استخدم PeerIndex مكتبة scikit-learn لمعالجة البيانات المفقودة، وتصنيف التغريدات، وتجميع المجتمعات في تحليلات وسائل التواصل الاجتماعي. [ 14 ]
  • تستخدم مجموعة Bestofmedia هذه التقنية للكشف عن الرسائل غير المرغوب فيها والتنبؤ بنقرات الإعلانات. [ 14 ]
  • تستخدم شركة Machinalis مكتبة scikit-learn للتنبؤ بمعدل النقر واستخراج المعلومات العلائقية لتصنيف المحتوى وتحسين الإعلانات. [ 14 ]
  • يستخدم موقع Change.org مكتبة scikit-learn للتواصل عبر البريد الإلكتروني الموجه بناءً على سلوك المستخدم. [ 14 ]

تكنولوجيا

  • تستخدم AWeber مكتبة scikit-learn لاستخراج الميزات من رسائل البريد الإلكتروني وبناء مسارات لإدارة حملات البريد الإلكتروني واسعة النطاق. [ 14 ]
  • يطبق سوليدو ذلك على مهام تصميم أشباه الموصلات مثل تقدير الأحداث النادرة والتحقق من أسوأ الحالات باستخدام التعلم الإحصائي. [ 14 ]
  • تستخدم شركات مثل Evernote و Dataiku وغيرها من شركات التكنولوجيا مكتبة scikit-learn في عمليات النماذج الأولية والإنتاج نظرًا لواجهة برمجة التطبيقات المتسقة الخاصة بها وتكاملها مع بيئة بايثون. [ 14 ]

الأوساط الأكاديمية

  • تدمج جامعة تيليكوم باريس تك مكتبة سايكيت-ليرن في المقررات الدراسية العملية والواجبات كجزء من منهجها الدراسي في مجال تعلم الآلة. [ 14 ]

الجوائز

  • جائزة الابتكار لعام 2019 من معهد أبحاث علوم الحاسوب والتحكم الآلي (Inria) والأكاديمية الفرنسية للعلوم وداسو سيستمز: مُنحت تقديراً لتأثير مكتبة scikit-learn باعتبارها طفرة برمجية مجانية رئيسية في مجال التعلم الآلي ودورها في التحول الرقمي للعلوم والصناعة. [ 15 ]
  • جائزة العلوم المفتوحة لعام 2022 لبرمجيات البحث مفتوحة المصدر : مُنحت من قِبل وزارة التعليم العالي والبحث العلمي الفرنسية كجزء من الخطة الوطنية الثانية للعلوم المفتوحة. وقد حظي المشروع بالتقدير في فئة "المجتمع" لجودته التقنية، وشبكة المساهمين الدوليين الواسعة، وجودة توثيقه. [ 16 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ "الإصدار 1.9.0" . 2 يونيو 2026. تم الاطلاع عليه في 3 يونيو 2026 .
  2. ↑ "مشروع scikit-learn مفتوح المصدر على Open Hub: صفحة اللغات" . Open Hub . تم الاطلاع عليه بتاريخ 14 يوليو 2018 .
  3. ^ فابيان بيدريجوسا. جايل فاروكووكس؛ ألكسندر جرامفورت؛ فنسنت ميشيل؛ برتراند تيريون؛ أوليفييه جريسيل؛ ماتيو بلونديل؛ بيتر بريتنهوفر؛ رون فايس؛ فنسنت دوبورج؛ جيك فاندربلاس؛ ألكسندر باسوس؛ ديفيد كورنابو؛ ماتيو بيرو؛ إدوارد دوتشيسناي (2011). "scikit-learn: التعلم الآلي في بايثون" . مجلة أبحاث التعلم الآلي . 12 : 2825 – 2830. أرخايف : 1201.0490 . بيب كود : 2011JMLR...12.2825P .
  4. ↑ "المشاريع المدعومة من NumFOCUS" . NumFOCUS . تم الاطلاع عليه بتاريخ 25-10-2021 .
  5. ↑ دريير، جانتو. "scikit-learn" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 2020-11-07 . تم الاسترجاع بتاريخ 2015-03-04 .
  6. ↑ "نبذة عنا — وثائق scikit-learn 0.20.1" . scikit-learn.org .
  7. ↑ إيلي بريسرت (2012). SciPy وNumPy: نظرة عامة للمطورين . أورايلي. ص 43. ISBN  978-1-4493-6162-4.
  8. ↑ "حالة الأوكتوفيرس: التعلم الآلي" . مدونة جيت هاب . جيت هاب . 24 يناير 2019. تاريخ الاسترجاع: 17 أكتوبر 2019 .
  9. ↑ «جائزة الابتكار لعام 2019 المقدمة من معهد أبحاث علوم الحاسوب والتحكم الآلي (Inria) والأكاديمية الفرنسية للعلوم وداسو سيستمز : مكتبة scikit-learn، قصة نجاح لبرمجيات التعلم الآلي المجانية» . www.inria.fr . تاريخ الاطلاع: 10 يناير 2026 . 
  10. ↑ "استطلاع كاغل للتعلم الآلي وعلوم البيانات 2022" . كاغل . تم الاطلاع عليه بتاريخ 10 يناير 2026 .
  11. 1 2 "تاريخ إصدارات مكتبة scikit-learn" . pypi.org/ . تم الاطلاع عليه بتاريخ 10 يناير 2026 .
  12. ↑ "أبرز ميزات إصدار scikit-learn 1.0" . scikit-learn.org . تم الاطلاع عليه بتاريخ 10 يناير 2026 .
  13. ↑ "أبرز ميزات إصدار scikit-learn 1.8" . scikit-learn.org . تم الاطلاع عليه بتاريخ 10 يناير 2026 .
  14. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 "شهادات المستخدمين" . scikit-learn.org . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2025-08-06 .
  15. ↑ «جائزة الابتكار لعام 2019 المقدمة من معهد أبحاث علوم الحاسوب والتحكم الآلي (Inria) والأكاديمية الفرنسية للعلوم وداسو سيستمز : مكتبة scikit-learn، قصة نجاح لبرمجيات التعلم الآلي المجانية | Inria» . www.inria.fr . تاريخ الاطلاع: 19 مارس 2025 . 
  16. ↑ بادولاتو، آن ماري (2022-02-07). "جوائز العلوم المفتوحة لبرمجيات البحث مفتوحة المصدر" . Ouvrir la Science . تم الاسترجاع في 2025-03-19 .