Какие примеры использования Scikit-learn существуют в индустрии?

Некоторые примеры использования Scikit-learn в индустрии:

• В финансовом секторе. sky.pro С помощью Scikit-learn прогнозируют цены на акции, обнаруживают и анализируют риски, выявляют мошенничество. sky.pro Например, PayPal использует машинное обучение для анализа миллиардов транзакций ежедневно: модель обучена на данных прошлых мошеннических действий и может выявлять аномалии, указывающие на возможные мошенничества. habr.com
• В маркетинге и рекламе. sky.pro С помощью Scikit-learn сегментируют клиентов, анализируют поведение пользователей, создают рекомендательные системы и прогнозируют покупки. sky.pro Например, Amazon применяет машинное обучение для предсказания потребительского спроса и персонализации покупок: модель анализирует данные о предыдущих покупках клиентов и предлагает товары, которые могут быть интересны пользователю. habr.com
• В здравоохранении. sky.pro habr.com С помощью Scikit-learn прогнозируют эпидемии, диагностируют заболевания, анализируют медицинские изображения и составляют план персонализированного лечения. sky.pro Например, Google разработал ML-модель для анализа медицинских снимков, которая помогает обнаруживать рак лёгких на ранних стадиях. habr.com
• В телекоммуникациях. sky.pro С помощью Scikit-learn анализируют отток клиентов и оптимизируют сети. sky.pro
• В производстве. sky.pro Оптимизируют процессы, предсказывают отказы оборудования и управляют запасами. sky.pro Например, Tesla использует компьютерное зрение для проверки качества автозапчастей на своих заводах: камеры, подключённые к системе ML, анализируют сотни изображений в минуту, что позволяет в автоматическом режиме выявлять бракованные детали. habr.com
• В науке. sky.pro Анализируют данные экспериментов, моделирования и симуляций. sky.pro