| Намуди файл | APK |
|---|---|
| Версия | 1.1.7 |
| Ношир | Darren Yates |
| Рӯзи нашр | 03 Ноя 2019 |
| Санаи иловашуда | 03 Ноя 2019 |
| Талаботи ОС | Android |
| Талабот | Requires Android 4.4 and up |
| Боргирии умумӣ | 4 |
| Боргириҳо дар як ҳафта | 1 |
| Нарх | Free |
Тавсифи
DataLearner як воситаи осон барои истихроҷи додаҳо ва кашфи донишҳо аз маҷмӯаҳои таълимии мувофиқи ARFF ва CSV-формати шумост (* ба поён нигаред). Он комилан мустақил буда, нигоҳдории беруна ё пайвасти шабакавиро талаб намекунад, он бевосита дар телефон ё планшети шумо моделҳо месозад. Ин як курси омӯзишӣ ё китоб нест - он як барномаи воқеии истихроҷи додаҳо ба омӯзиши мошин аст.
>> Дастгирии ARFF ва CSV Маҷмӯи маълумоти омӯзишӣ бояд ба формати Weka ARFF ё CSV (тағйирёбандаи бо вергул ҷудошуда) мувофиқат кунад. Файлҳои CSV бояд хусусиятҳои зерин дошта бошанд:
* бояд сатри сарлавҳаро дар бар гирад
* аттрибутии синф дар аввал ҳамчун сутуни охирин муқаррар карда мешавад
>> Аттрибутии синфро ба номиналӣ маҷбур кунед Аксари алгоритмҳои DataLearner атрибутҳои номиналӣ/категориалиро интизоранд ва истифодаи атрибутҳои синфи рақамӣ боиси нокомии аксари алгоритмҳо мегардад. "Атрибутии синфи қувва ба номиналӣ" инро бартараф мекунад, аммо атрибутҳои синфи номиналӣ бо арзишҳои аз ҳад зиёд фарқкунанда метавонанд RAM-и аз ҳад зиёдро истифода баранд.
*** ХАБАРХО! Тадқиқоти DataLearner барои муаррифӣ дар ADMA 2019 (15-умин Конфронси байналмилалӣ оид ба истихроҷи маълумот ва замимаҳои пешрафта) интихоб шудааст ва дар 'Қайдҳои лексияҳо дар зеҳни сунъӣ' (Springer) нашр карда мешавад ***
DataLearner алгоритмҳои тасниф, ассотсиатсия ва кластерҳоро аз бастаи кушодаи Weka (Waikato Environment for Analysis Knowledge) ва инчунин алгоритмҳои наверо, ки аз ҷониби Шӯъбаи Тадқиқоти Илми Маълумот (DSRU) дар Донишгоҳи Чарлз Стурт таҳия шудааст, пешниҳод мекунад. Якҷоя, барнома 42 алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ/маълумотҳо, аз ҷумла RandomForest, C4.5 (J48) ва NaiveBayes-ро пешниҳод мекунад.
DataLearner ҳеҷ гуна маълумотро ҷамъ намекунад, ки он танҳо барои бор кардани маҷмӯи додаҳо ва сохтани моделҳои омӯзиши мошинии худ дастрасӣ ба нигаҳдории дастгоҳи шуморо талаб намекунад.
DataLearner ҳамчун воситаи таълим дар мавзӯи муҳандисии маълумот ва донишҳои ITC573 барои магистратураи баъдидипломии технологияҳои иттилоотӣ дар Донишгоҳи Чарлз Стурт истифода мешавад.
Захираҳо гиред:
Рамзи сарчашмаи литсензияшудаи GPL3 дар Github: https://github.com/darrenyatesau/DataLearner
Видеои зуд дар YouTube: https://youtu.be/H-7pETJZf-g
Ҳуҷҷати тадқиқотӣ дар arXiv: https://arxiv.org/abs/1906.03773
Ҳуҷҷати конфронси AusDM 2018, ки DataLearner-ро оғоз кардааст: https://www.researchgate.net/publication/331126867
Муҳаққиқон, агар шумо ин барномаро дар барномаҳои тадқиқотӣ истифода баред, лутфан аз мақолаҳои дар боло зикршуда истинод кунед. ташаккур.
Алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ инҳоро дар бар мегиранд:
Bayes BayesNet, NaiveBayes
Функсияҳои Logistic, SimpleLogistic, MultiLayerPerceptron (Шабакаи нейрон)
Lazy IBk (K наздиктарин ҳамсояҳо), KStar
Meta AdaBoostM1, Bagging, LogitBoost, MultiBoostAB, Кумитаи тасодуфӣ, RandomSubSpace, RotationForest
Қоидаҳо Қоидаи конъюнктивӣ, Ҷадвали қарорҳо, DTNB, JRip, OneR, PART, Ridor, ZeroR
Дарахтон ADTree, BFTree, DecisionStump, ForestPA, J48 (C4.5), LADTree, Random Forest, RandomTree, REPtree, SimpleCART, SPAARC, SysFor.
Clusterers DBSCAN, Expectation Maximization (EM), Farthest-First, FilteredClusterer, SimpleKMeans
Ассотсиатсияҳои Apriori, FilteredAssociator, FPGrowth
>> Файлҳои маҷмӯи маълумотро аз куҷо пайдо кардан мумкин аст? DataLearner бо маҷмӯи додаҳои намоишии дарунсохт бо номи 'rain.csv' меояд, аммо шумо инчунин дар вебсайти OpenML миқдори зиёди маълумотро хоҳед ёфт, аз ҷумла маҷмӯи маъмули "ecoli" (https://www.openml.org). Версияҳои ARFF-ро ба телефони худ зеркашӣ кунед ва онҳоро ба DataLearner бор кунед, то аз он моделҳо созед. Видеои нави моро тамошо кунед - https://www.youtube.com/watch?v=81tSbclMVT8
Ин нармафзор AS-IS дода мешавад - дар ҳоле ки он санҷида шудааст, ҳеҷ гуна кафолат дар назар дошта намешавад ё дода намешавад.
