DataLearner - Data Mining Soft

আপনার নিজস্ব সামঞ্জস্যপূর্ণ এআরএফএফ এবং সিএসভি-ফর্ম্যাট ট্রেনিং ডেটাসেটগুলি থেকে ডেটা মাইনিং এবং জ্ঞান আবিষ্কারের জন্য ডেটালিয়ারার একটি সহজেই ব্যবহারযোগ্য সরঞ্জাম। এটি সম্পূর্ণ স্বয়ংসম্পূর্ণ, এর জন্য কোনও বাহ্যিক স্টোরেজ বা নেটওয়ার্ক সংযোগের প্রয়োজন নেই - এটি সরাসরি আপনার ফোন বা ট্যাবলেটে মডেল তৈরি করে।

>> এআরএফএফ এবং সিএসভি সমর্থন <<

প্রশিক্ষণ ডেটাসেটগুলি অবশ্যই সিএসভি (কমা-বিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবল) বা ওয়েকা এআরএফএফ ফর্ম্যাট হতে হবে।

সিএসভি ফাইলগুলিতে নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য থাকতে হবে:

* একটি শিরোনাম সারি অন্তর্ভুক্ত করুন

* শ্রেণির বৈশিষ্ট্যটি প্রাথমিকভাবে শেষ কলাম হিসাবে সেট করা থাকে

>> জোর করে শ্রেণীর বৈশিষ্ট্য নামমাত্র <<

ডেটালিয়ারারের বেশিরভাগ অ্যালগোরিদম নামমাত্র / শ্রেণিবদ্ধ শ্রেণীর বৈশিষ্ট্য আশা করে এবং একটি সংখ্যার শ্রেণীর বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে বেশিরভাগ অ্যালগরিদম ব্যর্থ হয়। নতুন 'ফোর্নাল ক্লাস অ্যাট্রিবিউট নামমাত্রে' বৈশিষ্ট্য এটি কাটিয়ে উঠেছে, তবে, খুব স্বতন্ত্র মানযুক্ত নামমাত্র শ্রেণীর বৈশিষ্ট্যগুলি খুব বেশি র‍্যাম ব্যবহার করতে পারে।

ডেটালিয়ারে ওপেন-সোর্স ওয়েকা (ওয়াইকাটো এনভায়রনমেন্ট ফর নলেজ অ্যানালাইসিস) প্যাকেজ, এবং চার্লস স্টার্ট ইউনিভার্সিটির ডেটা সায়েন্স রিসার্চ ইউনিট (ডিএসআরইউ) দ্বারা নির্মিত নতুন অ্যালগরিদমগুলির শ্রেণিবিন্যাস, সমিতি এবং ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমগুলির বৈশিষ্ট্য রয়েছে। সংযুক্ত, অ্যাপটি র্যান্ডমফোরস্ট, সি 4.5 (জে 48) এবং নাইভবেইস সহ 42 টি মেশিন-লার্নিং / ডেটা মাইনিং অ্যালগোরিদম সরবরাহ করে।

ডেটালিয়ারার কোনও তথ্য সংগ্রহ করে না - এটি আপনার ডেটাসেটগুলি লোড করার জন্য এবং আপনার মেশিন-লার্নিং মডেলগুলি তৈরি করতে আপনার ডিভাইস স্টোরেজে অ্যাক্সেস প্রয়োজন requires

* ITC573 ডেটা এবং নলেজ ইঞ্জিনিয়ারিং বিষয় এ ডেটা লিয়ারার একটি শিক্ষণ সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহৃত হচ্ছে চার্লস স্টার্ট ইউনিভার্সিটিতে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জন করেছেন তথ্য প্রযুক্তি বিভাগের স্নাতকোত্তর।

* এডিএমএ 2019 তে ডেটা লার্নার গবেষণা উপস্থাপিত হয়েছিল (অ্যাডভান্সড ডেটা মাইনিং অ্যান্ড অ্যাপ্লিকেশন সম্পর্কিত 15 তম আন্তর্জাতিক সম্মেলন) এবং 'কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় বক্তৃতা নোটস' (স্প্রঞ্জার) এ প্রকাশিত

সংস্থানগুলি পান:

জিপিএল 3-লাইসেন্সধীন সোর্স কোড গিথুবে: https://github.com/darrenyatesau/DataLearner

ইউটিউবে দ্রুত ভিডিও: https://youtu.be/H-7pETJZf-g

আরএক্সিব সম্পর্কিত গবেষণা পত্র: https://arxiv.org/abs/1906.03773

অ্যাসডিএম 2018 সম্মেলনের কাগজ যা ডেটাLearner শুরু করেছিল: https://www.researchgate.net/publication/331126867

গবেষকরা, আপনি যদি গবেষণা অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এই অ্যাপটি ব্যবহার করেন তবে দয়া করে উপরের গবেষণাপত্রগুলি উদ্ধৃত করুন। ধন্যবাদ।

মেশিন-লার্নিং অ্যালগরিদমে অন্তর্ভুক্ত:

• বেয়েস - বেইসনেট, নাইভবেইস

Ctions ফাংশন - লজিস্টিক, সিম্পলজিস্টিক, মাল্টিলেয়ারপ্রেসট্রন (নিউরাল নেটওয়ার্ক)

Az অলস - IBk (কে নিকটবর্তী প্রতিবেশী), কেএসটার

• মেটা - অ্যাডা বুস্টএম 1, ব্যাগিং, লজিটবুস্ট, মাল্টিবোস্টাব, র‌্যান্ডম কমিটি, র‌্যান্ডমসস্পেস, রোটেশনফোরস্ট

Ules বিধি - কনজেক্টিভ বিধি, সিদ্ধান্ত সারণী, ডিটিএনবি, জেআরআইপি, ওয়ানআর, পার্ট, রাইডার, জিরোআর

Rees গাছগুলি - এডিট্রি, বিএফটি ট্রি, ডিসিশনস্ট্যাম্প, ফরেস্টপিএ, জে 48 (সি 4.5), এলএডিট্রি, র্যান্ডম ফরেস্ট, র্যান্ডম ট্রি, রিপ্রিট্রি, সিম্পলকার্ট, স্প্যাকআরসি, সিসফোর্ড।

Us ক্লাস্টার্স - ডিবিএসসিএএন, প্রত্যাশা ম্যাক্সিমাইজেশন (ইএম), সবচেয়ে দূরের - প্রথম, ফিল্টারক্লসটিয়ার, সিম্পল কেমিনস

• সমিতি - এপ্রিওরি, ফিল্টারড এসোসিয়েটর, এফপিগ্রোথ

অস্বীকৃতি: এই সফ্টওয়্যারটি "AS-IS" সরবরাহ করা হয় - এটি পরীক্ষা করা হয়েছে, কোনও ওয়্যারেন্টি বা গ্যারান্টি অন্তর্ভুক্ত বা দেওয়া হয়নি। নিজ ঝুঁকিতে এটি ব্যবহার করুন। আপনার এই সফ্টওয়্যারটি ডাউনলোড করা আপনাকে এই শর্তাদিতে সম্মত দেখায়।