من نحن#

التاريخ#

بدأ هذا المشروع في عام 2007 كمشروع Google Summer of Code بواسطة ديفيد كورنابو. في وقت لاحق من ذلك العام، بدأ ماثيو بروشر العمل على هذا المشروع كجزء من أطروحته.

في عام 2010، تولى فابيان بيدريجوسا وجايل فاروكس وألكسندر جرامفورت وفينسينت ميشيل من INRIA قيادة المشروع وأصدروا أول إصدار عام، في الأول من فبراير 2010. منذ ذلك الحين، ظهرت العديد من الإصدارات وفقًا لدورة مدتها 3 أشهر تقريبًا، وقاد مجتمع دولي مزدهر عملية التطوير. نتيجة لذلك، تمتلك INRIA حقوق الطبع والنشر على العمل الذي قام به الأشخاص الذين كانوا يعملون في INRIA في وقت المساهمة.

الحوكمة#

تم تحديد عملية صنع القرار وهيكل حوكمة Scikit-learn في وثيقة الحوكمة.

الأشخاص وراء Scikit-learn#

Scikit-learn هو مشروع مجتمعي، تم تطويره بواسطة مجموعة كبيرة من الأشخاص، في جميع أنحاء العالم. تلعب بعض الفرق، المدرجة أدناه، أدوارًا مركزية، ومع ذلك يمكن العثور على قائمة أكثر اكتمالاً بالمساهمين على github.

فريق الصيانة#

الأشخاص التالي ذكرهم هم حاليًا مسؤولون عن الصيانة، المسؤولون عن توحيد تطوير Scikit-learn وصيانته:


Jérémie du Boisberranger


Joris Van den Bossche


Loïc Estève


Thomas J. Fan


Alexandre Gramfort


Olivier Grisel


Yaroslav Halchenko


Tim Head


Nicolas Hug


Adrin Jalali


Julien Jerphanion


Guillaume Lemaitre


Adam Li


Lucy Liu


Christian Lorentzen


Jan Hendrik Metzen


Andreas Mueller


Vlad Niculae


Joel Nothman


Hanmin Qin


Omar Salman


Bertrand Thirion


Tom Dupré la Tour


Gael Varoquaux


Nelle Varoquaux


Yao Xiao


Roman Yurchak


Meekail Zain

ملاحظة

يرجى عدم إرسال بريد إلكتروني إلى المؤلفين مباشرة لطلب المساعدة أو الإبلاغ عن المشكلات. بدلاً من ذلك، يرجى مراجعة ما هي أفضل طريقة لطرح أسئلة حول استخدام Scikit-learn في الأسئلة الشائعة.

شاهد أيضا

كيف يمكنك المساهمة في المشروع.

فريق التوثيق#

يساعد الأشخاص التالي ذكرهم في توثيق المشروع:


Arturo Amor


Lucy Liu


Yao Xiao

فريق تجربة المساهمين#

الأشخاص التالي ذكرهم هم مساهمون نشطون يساعدون أيضًا في :ref:`تصنيف المشكلات <bug_triaging>`_ وطلبات السحب والصيانة العامة:


Juan Carlos Alfaro Jiménez


Lucy Liu


Maxwell Liu


Juan Martin Loyola


Sylvain Marié


Norbert Preining


Reshama Shaikh


Albert Thomas


Maren Westermann

فريق التواصل#

يساعد الأشخاص التالي ذكرهم في التواصل حول Scikit-learn.


Lauren Burke-McCarthy


François Goupil

مطورو النواة الفخريون#

كان الأشخاص التالي ذكرهم مساهمين نشطين في الماضي، لكنهم لم يعودوا نشطين في المشروع:

  • Mathieu Blondel

  • Matthieu Brucher

  • Lars Buitinck

  • David Cournapeau

  • Noel Dawe

  • Vincent Dubourg

  • Edouard Duchesnay

  • Alexander Fabisch

  • Virgile Fritsch

  • Satrajit Ghosh

  • Angel Soler Gollonet

  • Chris Gorgolewski

  • Jaques Grobler

  • Brian Holt

  • Arnaud Joly

  • Thouis (Ray) Jones

  • Kyle Kastner

  • manoj kumar

  • Robert Layton

  • Wei Li

  • Paolo Losi

  • Gilles Louppe

  • Vincent Michel

  • Jarrod Millman

  • Alexandre Passos

  • Fabian Pedregosa

  • Peter Prettenhofer

  • (Venkat) Raghav, Rajagopalan

  • Jacob Schreiber

  • 杜世橋 Du Shiqiao

  • Jake Vanderplas

  • David Warde-Farley

  • Ron Weiss

فريق التواصل الفخري#

كان الأشخاص التالي ذكرهم نشطين في فريق التواصل في الماضي، لكنهم لم يعودوا يتحملون مسؤوليات التواصل:

  • Reshama Shaikh

فريق تجربة المساهمين الفخري#

كان الأشخاص التالي ذكرهم نشطين في فريق تجربة المساهمين في الماضي:

  • Chiara Marmo

الاستشهاد بـ Scikit-learn#

إذا كنت تستخدم Scikit-learn في منشور علمي، فنحن نقدر الاستشهادات بالورقة التالية:

Scikit-learn: Machine Learning in Python, Pedregosa et al., JMLR 12, pp. 2825-2830, 2011.

إدخال 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}
}

إذا كنت تريد الاستشهاد بـ Scikit-learn لواجهة برمجة التطبيقات أو تصميمها، فقد ترغب أيضًا في النظر في الورقة التالية:

API design for machine learning software: experiences from the scikit-learn project, Buitinck et al., 2013.

إدخال 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},
}

الأعمال الفنية#

تتوفر شعارات PNG و SVG عالية الجودة في doc/logos/ دليل المصدر.

_images/scikit-learn-logo-notext.png

التمويل#

Scikit-learn هو مشروع مدفوع من قبل المجتمع، ومع ذلك فإن المنح المؤسسية والخاصة تساعد على ضمان استدامته.

يود المشروع أن يشكر الممولين التالي ذكرهم.

توظف :probabl. أدريان جلالي وأرتورو آمور وفرانسوا جوبيل وجيوم ليمايتر وجيريمي دو بواسبيرانجر ولويك إستيف وأوليفييه جريسل وستيفاني سينجر.

_images/probabl.png

يساعد الأعضاء في ائتلاف Scikit-learn في مؤسسة Inria في الحفاظ على المشروع وتحسينه من خلال دعمهم المالي.

chanel

axa

bnp

nvidia

dataiku

inria

تمول NVidia تيم هيد منذ عام 2022 وهي جزء من ائتلاف Scikit-learn في Inria.

_images/nvidia.png

تمول Microsoft أندرياس مولر منذ عام 2020.

_images/microsoft.png

تمول Quansight Labs لوسي ليو منذ عام 2022.

_images/quansight-labs.png

تمول مبادرة تشان زوكربيرج و ويلكوم ترست Scikit-learn من خلال برنامج البرامج مفتوحة المصدر الأساسية للعلوم (EOSS) الدورة 6.

وهي تدعم لوسي ليو ومبادرات التنوع والشمول التي سيتم الإعلان عنها في المستقبل.

czi

wellcome

يدعم Tidelift المشروع من خلال اتفاقية الخدمة الخاصة بهم.

_images/Tidelift-logo-on-light.svg

الرعاة السابقون#

مولت Quansight Labs ميكيل زين في عامي 2022 و 2023، ومولت توماس جي فان من عام 2021 إلى عام 2023.

_images/quansight-labs.png

مولت جامعة كولومبيا أندرياس مولر (2016-2020).

_images/columbia.png

مولت جامعة سيدني جويل نوثمان (2017-2021).

_images/sydney-primary.jpeg

حصل أندرياس مولر على منحة لتحسين Scikit-learn من مؤسسة ألفريد ب. سلون . دعمت هذه المنحة منصب نيكولا هاج وتوماس جي فان.

_images/sloan_banner.png

تدعم INRIA هذا المشروع بنشاط. لقد قدمت تمويلًا لفابيان بيدريجوسا (2010-2012) وجاك جروبلر (2012-2013) وأوليفييه جريسل (2013-2017) للعمل على هذا المشروع بدوام كامل. كما تستضيف سباقات الترميز والأحداث الأخرى.

_images/inria-logo.jpg

مول مركز باريس ساكلاي لعلوم البيانات عامًا واحدًا لمطور للعمل على المشروع بدوام كامل (2014-2015) ، 50٪ من وقت جيوم ليمايتر (2016-2017) و 50٪ من وقت جوريس فان دين بوش (2017-2018).

_images/cds-logo.png

مولت بيئة مور سلون لعلوم البيانات بجامعة نيويورك أندرياس مولر (2014-2016) للعمل على هذا المشروع. كما تمول بيئة مور سلون لعلوم البيانات العديد من الطلاب للعمل على المشروع بدوام جزئي.

_images/nyu_short_color.png

مولت Télécom Paristech مانوج كومار (2014) وتوم دوبري لا تور (2015) وراغاف RV (2015-2017) وتيري جيوموت (2016-2017) وألبرت توماس (2017) للعمل على Scikit-learn.

_images/telecom.png

مول Labex DigiCosme نيكولا جويكس (2015-2016) وتوم دوبري لا تور (2015-2016 و 2017-2018) وماتورين ماسياس (2018-2019) للعمل بدوام جزئي على Scikit-learn خلال دراستهم للدكتوراه. كما مول سباق ترميز Scikit-learn في عام 2015.

_images/digicosme.png

مولت مبادرة تشان زوكربيرج نيكولا هاج للعمل بدوام كامل على Scikit-learn في عام 2020.

_images/czi.png

تم رعاية الطلاب التالي ذكرهم من قبل Google للعمل على Scikit-learn من خلال برنامج Google Summer of Code .

  • 2007 - ديفيد كورنابو

  • 2011 - Vlad Niculae

  • 2012 - Vlad Niculae ، إيمانويل باير

  • 2013 - كمال إرين ، نيكولا تريسينجي

  • 2014 - حمزة الصالحي ، عصام لارادجي ، ماهيشاكيا ويجيواردينا ، مانوج كومار

  • 2015 - Raghav RV ، وي شوي

  • 2016 - Nelson Liu ، YenChen Lin

يدعم مشروع NeuroDebian الذي يوفر حزم Debian والمساهمات من قبل Dr. James V. Haxby (Dartmouth College).

مولت المنظمات التالية ائتلاف Scikit-learn في Inria في الماضي:

msn

bcg

fujitsu

aphp

hf

سباقات الترميز#

يمتلك مشروع Scikit-learn تاريخًا طويلًا من سباقات الترميز مفتوحة المصدر مع أكثر من 50 حدث سباق من عام 2010 حتى يومنا هذا. هناك العشرات من الرعاة الذين ساهموا في التكاليف التي تشمل المكان والطعام والسفر ووقت المطور والمزيد. انظر سباقات Scikit-learn للحصول على قائمة كاملة بالأحداث.

التبرع للمشروع#

إذا كنت مهتمًا بالتبرع للمشروع أو لأحد سباقات الترميز الخاصة بنا، يرجى التبرع عبر صفحة تبرعات NumFOCUS.

ساعدنا، تبرع!

سيتم التعامل مع جميع التبرعات من قبل NumFOCUS، وهي منظمة غير ربحية يديرها مجلس إدارة من أعضاء مجتمع Scipy. تتمثل مهمة NumFOCUS في تعزيز برمجيات الحوسبة العلمية، لا سيما في Python. بصفتها موطنًا ماليًا لـ Scikit-learn، فإنها تضمن توفر الأموال عند الحاجة للحفاظ على تمويل المشروع وتوافره مع الامتثال للوائح الضريبية.

ستخصص التبرعات التي تم تلقيها لمشروع Scikit-learn في الغالب لتغطية نفقات السفر لسباقات الترميز، بالإضافة إلى ميزانية تنظيم المشروع [1].

ملاحظات

دعم البنية التحتية#

نود أيضًا أن نشكر Microsoft Azure و Cirrus Cl و CircleCl على وقت وحدة المعالجة المركزية المجانية على خوادم التكامل المستمر الخاصة بهم، و Anaconda Inc. على التخزين الذي يوفرونه لعمليات البناء المرحلية والليلية الخاصة بنا.