О нас#

История#

Этот проект был начат в 2007 году как проект Google Summer of Code Дэвидом Курнапо. Позже в том же году Матьё Брюше начал работать над этим проектом в рамках своей диссертации.

В 2010 году Фабиан Педрегоса, Гаэль Варокво, Александр Грамфор и Венсан Мишель из INRIA взяли на себя руководство проектом и сделали первый публичный релиз 1 февраля 2010 года. С тех пор появилось несколько выпусков, следуя примерно 3-месячному циклу, и процветающее международное сообщество возглавляет разработку. В результате INRIA владеет авторскими правами на работу, выполненную людьми, которые были наняты INRIA во время вклада.

Управление#

Процесс принятия решений и структура управления scikit-learn, такие как роли и обязанности, изложены в документ управления.

Люди, стоящие за scikit-learn#

scikit-learn — это проект сообщества, разрабатываемый большой группой людей по всему миру. Несколько основных команд разработчиков, перечисленных ниже, играют центральную роль, однако более полный список участников можно найти на GitHub.

Активные основные участники#

Команда сопровождающих#

Следующие люди в настоящее время являются сопровождающими, отвечающими за консолидацию разработки и поддержки scikit-learn:

Жереми дю Буаберранже

Loïc Estève

Thomas J. Fan

Александр Грамфор

Оливье Гризель

Tim Head

Адрин Джалали

Julien Jerphanion

Guillaume Lemaitre

Adam Li

Lucy Liu

Christian Lorentzen

Андреас Мюллер

Joel Nothman

Omar Salman

Stefanie Senger

Гаэль Варокво

Yao Xiao

Meekail Zain

Примечание

Пожалуйста, не пишите авторам напрямую с просьбами о помощи или сообщениями о проблемах. Вместо этого, пожалуйста, ознакомьтесь с Какой лучший способ задавать вопросы о scikit-learn в FAQ.

Смотрите также

Как вы можете внести вклад в проект.

Команда документации#

Следующие люди помогают с документированием проекта:

Arturo Amor

Lucy Liu

Марен Вестерманн

Yao Xiao

Команда по опыту участников#

Следующие люди являются активными участниками, которые также помогают с триажирование проблем, PR и общее обслуживание:

Вирджил Чан

Juan Carlos Alfaro Jiménez

Maxwell Liu

Juan Martin Loyola

Dea María Léon

Sylvain Marié

Норберт Прейнинг

Решама Шайх

Альберт Томас

Марен Вестерманн

Команда по коммуникациям#

Следующие люди помогают с находится в указанном нами диапазоне..

Лорен Бёрк-Маккарти

Франсуа Гупиль

Почетные основные разработчики#

Команда почётных сопровождающих#

Следующие люди были активными участниками в прошлом, но больше не активны в проекте:

Мати́ Блондель
Joris Van den Bossche
Маттьё Брюше
Lars Buitinck
David Cournapeau
Noel Dawe
Vincent Dubourg
Edouard Duchesnay
Alexander Fabisch
Virgile Fritsch
Сатражит Гхош
Angel Soler Gollonet
Крис Горголевски
Jaques Grobler
Yaroslav Halchenko
Brian Holt
Nicolas Hug
Arnaud Joly
Thouis (Ray) Jones
Кайл Кастнер
Manoj Kumar
Роберт Лейтон
Wei Li
Паоло Лози
Gilles Louppe
Ян Хендрик Метцен
Vincent Michel
Jarrod Millman
Vlad Niculae
Alexandre Passos
Fabian Pedregosa
Peter Prettenhofer
Hanmin Qin
(Venkat) Raghav, Rajagopalan
Jacob Schreiber
杜世桥 Du Shiqiao
Bertrand Thirion
Том Дюпре ла Тур
Jake Vanderplas
Нель Варокво
David Warde-Farley
Ron Weiss
Roman Yurchak

Emeritus Communication Team#

Следующие люди были активны в команде коммуникации в прошлом, но больше не имеют обязанностей по коммуникации:

Решама Шайх

Emeritus Contributor Experience Team#

Следующие люди были активны в команде по работе с контрибьюторами в прошлом:

Кьяра Мармо

Цитирование scikit-learn#

Если вы используете scikit-learn в научной публикации, мы будем благодарны за цитирование следующей статьи:

Scikit-learn: Машинное обучение на Python, Pedregosa и др., JMLR 12, стр. 2825-2830, 2011.

Запись Bibtex:

@article{scikit-learn,
  title={Scikit-learn: Machine Learning in {P}ython},
  author={Pedregosa, F. and Varoquaux, G. and Gramfort, A. and Michel, V.
          and Thirion, B. and Grisel, O. and Blondel, M. and Prettenhofer, P.
          and Weiss, R. and Dubourg, V. and Vanderplas, J. and Passos, A. and
          Cournapeau, D. and Brucher, M. and Perrot, M. and Duchesnay, E.},
  journal={Journal of Machine Learning Research},
  volume={12},
  pages={2825--2830},
  year={2011}
}

Если вы хотите процитировать scikit-learn за его API или дизайн, вы также можете рассмотреть следующую статью:

Дизайн API для программного обеспечения машинного обучения: опыт проекта scikit-learn, Buitinck и др., 2013.

Запись Bibtex:

@inproceedings{sklearn_api,
  author    = {Lars Buitinck and Gilles Louppe and Mathieu Blondel and
                Fabian Pedregosa and Andreas Mueller and Olivier Grisel and
                Vlad Niculae and Peter Prettenhofer and Alexandre Gramfort
                and Jaques Grobler and Robert Layton and Jake VanderPlas and
                Arnaud Joly and Brian Holt and Ga{\"{e}}l Varoquaux},
  title     = {{API} design for machine learning software: experiences from the scikit-learn
                project},
  booktitle = {ECML PKDD Workshop: Languages for Data Mining and Machine Learning},
  year      = {2013},
  pages = {108--122},
}

Брендинг и логотипы#

Высококачественные логотипы PNG и SVG доступны в doc/logos исходный каталог. Цветовая палитра доступна в Руководство по брендингу.

Финансирование#

Scikit-learn — это проект, управляемый сообществом, однако институциональные и частные гранты помогают обеспечить его устойчивость.

Проект хотел бы поблагодарить следующих спонсоров.

:вероятн. управляет всей программой спонсорства и нанимает штатных основных сопровождающих: Адрин Джалали, Артуро Амор, Франсуа Гупиль, Гийом Леметр, Жереми дю Буаберранже, Лоик Эстев, Оливье Гризель и Стефани Зенгер.

Активные спонсоры#

Основатели-спонсоры#

Inria поддерживает scikit-learn через их спонсорство.

Золотые спонсоры#

Chanel поддерживает scikit-learn через их спонсорство.

Серебряные спонсоры#

BNP Paribas Group поддерживает scikit-learn через их спонсорство.

Бронзовые спонсоры#

NVIDIA поддерживает scikit-learn через спонсорство и нанимает основного сопровождающего Тим Хеда на полную ставку.

Другие вклады#

Microsoft финансирует Андреаса Мюллера с 2020 года.
Quansight Labs финансирует Lucy Liu с 2022 года.
Инициатива Чан-Цукерберг и Wellcome Trust поддержать scikit-learn через Essential Open Source Software for Science (EOSS) цикл 6.

Он поддерживает Люси Лью и инициативы по разнообразию и инклюзивности, которые будут объявлены в будущем.
Tidelift поддерживает проект через свое сервисное соглашение.

Past Sponsors#

Quansight Labs финансировал Meekail Zain в 2022 и 2023 годах, и финансировал Thomas J. Fan с 2021 по 2023 год.

Columbia University финансировал Андреас Мюллер (2016-2020).

Сиднейский университет финансировал Джоэл Нотман (2017-2021).

Андреас Мюллер получил грант на улучшение scikit-learn от Фонд Альфреда П. Слоана . Этот грант поддержал позиции Николя Хьюга и Томаса Дж. Фэна.

INRIA предоставил финансирование для Фабиана Педрегосы (2010-2012), Жака Гроблера (2012-2013) и Оливье Гризеля (2013-2017) для работы над этим проектом на полную ставку. Он также проводит спринты по кодированию и другие мероприятия.

Париж-Сакле Центр науки о данных финансировал одного разработчика на год для работы над проектом полный рабочий день (2014-2015), 50% времени Гийома Леметра (2016-2017) и 50% времени Йориса ван ден Босше (2017-2018).

NYU Moore-Sloan Data Science Environment финансировал Андреаса Мюллера (2014-2016) для работы над этим проектом. Moore-Sloan Data Science Environment также финансирует нескольких студентов для работы над проектом неполный рабочий день.

Télécom Paristech финансировал Манодж Кумар (2014), Том Дюпре ла Тур (2015), Рагхав РВ (2015-2017), Тьерри Гийомо (2016-2017) и Альберт Томас (2017) для работы над scikit-learn.

Labex DigiCosme финансировал Николя Гуа (2015-2016), Тома Дюпре ла Тур (2015-2016 и 2017-2018), Матюрен Массиас (2018-2019) для работы неполный рабочий день над scikit-learn во время их PhD. Также финансировал спринт по кодированию scikit-learn в 2015 году.

Инициатива Чан-Цукерберг финансировал Николя Хьюга для работы полный рабочий день над scikit-learn в 2020 году.

Следующие студенты были спонсированы Google для работы над scikit-learn через Google Summer of Code программа.

2007 - David Cournapeau
2011 - Vlad Niculae
2012 - Vlad Niculae, Иммануил Байер
2013 - Kemal Eren, Nicolas Trésegnie
2014 - Хамзех Альсалхи, Иссам Лараджи, Махешакья Виджевардена, Манодж Кумар
2015 - Рагхав РВ, Вэй Сюэ
2016 - Nelson Liu, YenChen Lin

The NeuroDebian проект, предоставляющий Debian упаковка и вклад поддерживаются Доктор Джеймс В. Хаксби (Дартмутский колледж).

Следующие организации финансировали консорциум scikit-learn в Inria в прошлом:

Пожертвования в натуральной форме#

Следующие организации предоставляют нефинансовый вклад в проект scikit-learn.

Компания	Вклад
Anaconda Inc	Хранилище для наших промежуточных и ночных сборок
CircleCI	Время процессора на их серверах непрерывной интеграции
GitHub	Учетная запись команд
Microsoft Azure	Время процессора на их серверах непрерывной интеграции

Coding Sprints#

Проект scikit-learn имеет долгую историю открытые спринты по кодингу с более чем 50 спринт-событиями с 2010 года по настоящее время. Есть множество спонсоров, которые внесли вклад в расходы, включая место проведения, питание, проезд, время разработчиков и многое другое. См. спринты scikit-learn для полного списка событий.

Пожертвования проекту#

Если scikit-learn оказался полезным в вашей работе, исследованиях или компании, пожалуйста, рассмотрите возможность сделать пожертвование проекту, соответствующее вашим ресурсам. Есть несколько вариантов для пожертвований:

Пожертвовать через NumFOCUS Пожертвовать через GitHub Sponsors Пожертвовать через Benevity

Варианты пожертвований:

NumFOCUS: Пожертвовать через Страница пожертвований NumFOCUS, финансовый спонсор scikit-learn.
GitHub SponsorsЕщё одна значимая особенность включает в себя, связан ли отправитель с университетом, как указано в заголовках или подписи. GitHub Sponsors.
Benevity: Если ваша компания использует scikit-learn, вы также можете поддержать проект через Benevity — платформу для управления пожертвованиями сотрудников. Она широко используется сотнями компаний из списка Fortune 1000 для оптимизации и масштабирования социальных инициатив. Если ваша компания использует Benevity, вы можете сделать пожертвование с корпоративным софинансированием до 100%. ID нашего проекта — 433725.

Все пожертвования управляются NumFOCUS, некоммерческая организация 501(c)(3), базирующаяся в Остине, Техас, США. Совет директоров NumFOCUS состоит из Участники сообщества SciPy. Взносы не облагаются налогом в пределах, разрешенных законом.

Примечания

Взносы поддерживают сопровождение проекта, включая разработку, документацию, инфраструктуру и спринты по кодированию.

scikit-learn мерч#

Официальная мерчандайзинговая продукция scikit-learn доступна для покупки на Интернет-магазин NumFOCUS. Часть выручки от каждой продажи идет на поддержку проекта scikit-learn.