DataLearner - Data Mining Software for Android APK

Сүрөттөмө

DataLearner – бул өзүңүзгө туура келген ARFF жана CSV форматындагы окуу маалымат топтомдорунан маалыматтарды казып алуу жана билимдерди ачуу үчүн колдонууга оңой курал (* төмөндө караңыз). Ал толугу менен өзүнө камтылган, тышкы сактагычты же тармактык байланышты талап кылбайт, ал моделдерди түз телефонуңузда же планшетиңизде түзөт. Бул окуу курсу же китеп эмес - бул чыныгы машинаны үйрөнүүгө негизделген маалыматтарды казып алуу колдонмосу.

>> ARFF жана CSV колдоосу Тренинг маалыматтар топтому Weka ARFF форматына же CSV (үтүр менен бөлүнгөн өзгөрмө) ылайык келиши керек. CSV файлдары төмөнкү өзгөчөлүктөргө ээ болушу керек:

* баш сабын камтууга тийиш

* класс атрибуту башында акыркы тилке катары коюлат

>> Класс атрибутун номиналга мажбурлоо DataLearner алгоритмдеринин көпчүлүгү класстын номиналдык/категориялык атрибуттарын күтүшөт жана сандык класс атрибутун колдонуу алгоритмдердин көбүнүн иштебей калышына алып келет. Жаңы "күч классынын номиналдуу атрибуту" муну жеңет, бирок өтө көп айырмаланган маанилери бар номиналдык класс атрибуттары өтө көп оперативдүү эстутумду колдонушу мүмкүн.

*** ЖАНЫЛЫКТАР! DataLearner изилдөөсү ADMA 2019 презентациясы үчүн тандалып алынган (Өркүндөтүлгөн маалыматтарды казып алуу жана колдонуу боюнча 15-Эл аралык конференция) жана "Жасалма интеллекттеги лекциялардын эскертүүлөрү" (Спрингер) журналында жарыяланат ***

DataLearner ачык булактуу Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) пакетинен классификациялоо, ассоциациялоо жана кластерлөө алгоритмдерин, ошондой эле Чарльз Стурт университетинин Маалыматтарды изилдөө бөлүмү (DSRU) тарабынан иштелип чыккан жаңы алгоритмдерди камтыйт. Бириктирилген, колдонмо RandomForest, C4.5 (J48) жана NaiveBayes сыяктуу 42 машинаны үйрөнүү/маалымат казып алуу алгоритмдерин камсыз кылат.

DataLearner эч кандай маалыматты чогултпайт, ал жөн гана берилиштер топтомун жүктөө жана машина үйрөнүү моделдерин түзүү үчүн түзмөгүңүздүн сактагычына кирүүнү талап кылат.

DataLearner Чарльз Стурт университетинин маалымат технологияларынын магистратурасынын аспирантурасы үчүн ITC573 Маалымат жана билим инженериясы предметинде окуу куралы катары колдонулууда.

Ресурстарды алыңыз:

Github боюнча GPL3 лицензияланган булак коду: https://github.com/darrenyatesau/DataLearner

YouTube'дагы кыска видео: https://youtu.be/H-7pETJZf-g

arXiv боюнча илимий макала: https://arxiv.org/abs/1906.03773

DataLearner демилгелеген AusDM 2018 конференциясы: https://www.researchgate.net/publication/331126867

Изилдөөчүлөр, эгер сиз бул колдонмону изилдөө колдонмолорунда колдонсоңуз, жогорудагы илимий эмгектерге шилтеме бериңиз. Рахмат.

Машина үйрөнүү алгоритмдерине төмөнкүлөр кирет:

Bayes BayesNet, NaiveBayes

Функциялар Logistic, SimpleLogistic, MultiLayerPerceptron (Нейрондук тармак)

Lazy IBk (K Nearest Neighbours), KStar

Meta AdaBoostM1, Bagging, LogitBoost, MultiBoostAB, Random Комитет, RandomSubSpace, RotationForest

Эрежелер Conjunctive Rule, Decision Table, DTNB, JRip, OneR, PART, Ridor, ZeroR

Дарактар ​​ADTree, BFTree, DecisionStump, ForestPA, J48 (C4.5), LADTree, Random Forest, RandomTree, REPtree, SimpleCART, SPAARC, SysFor.

Clusterers DBSCAN, Expectation Maximization (EM), Farthest-First, FilteredClusterer, SimpleKMeans

Ассоциациялар Apriori, FilteredAssociator, FPGrowth

>> Берилиштер топтому файлдарын кайдан тапса болот? DataLearner 'rain.csv' деп аталган орнотулган демо маалыматтар топтому менен келет, бирок сиз OpenML веб-сайтынан көптөгөн маалымат топтомдорун таба аласыз, анын ичинде популярдуу "ecoli" топтому (https://www.openml.org). Телефонуңузга ARFF версияларын жүктөп алып, моделдерди түзүү үчүн аларды DataLearner программасына жүктөңүз. Биздин жаңы видео үйрөткүчтү көрүңүз - https://www.youtube.com/watch?v=81tSbclMVT8

Бул программалык камсыздоо AS-IS менен камсыздалган - ал сыналган, бирок эч кандай кепилдик жок же берилбейт.