DataLearner - Data Mining Soft

DataLearner는 호환 가능한 ARFF 및 CSV 형식의 교육 데이터 세트에서 데이터 마이닝 및 지식 검색을위한 사용하기 쉬운 도구입니다. 완전 독립형이며 외부 저장소 나 네트워크 연결이 필요하지 않습니다. 휴대 전화 나 태블릿에서 모델을 직접 빌드합니다.

>> ARFF 및 CSV 지원 <<

교육 데이터 세트는 CSV (쉼표로 구분 된 변수) 또는 Weka ARFF 형식이어야합니다.

CSV 파일에는 다음 기능이 있어야합니다.

* 헤더 행 포함

* 클래스 속성은 처음에 마지막 열로 설정됩니다

>> 클래스 속성을 공칭으로 강제 <<

대부분의 DataLearner 알고리즘은 명목 / 범주 클래스 속성을 기대하며 숫자 클래스 속성을 사용하면 대부분의 알고리즘이 실패합니다. 새로운 '강제 클래스 속성을 명목으로 지정'기능은이를 극복하지만 고유 값이 너무 많은 명목 클래스 속성은 너무 많은 RAM을 사용할 수 있습니다.

DataLearner는 오픈 소스 Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) 패키지의 분류, 연관 및 클러스터링 알고리즘과 Charles Sturt University의 DSRU (Data Science Research Unit)에서 개발 한 새로운 알고리즘을 제공합니다. 이 앱은 RandomForest, C4.5 (J48) 및 NaiveBayes를 포함한 42 개의 머신 러닝 / 데이터 마이닝 알고리즘을 제공합니다.

DataLearner는 정보를 수집하지 않습니다. 단순히 데이터 세트를로드하고 머신 러닝 모델을 구축하기 위해 장치 스토리지에 액세스해야합니다.

* DataLearner는 ITC573 데이터 및 지식 공학 과목 에서 교육 도구로 사용되고 있습니다. Charles Sturt University에서 정보 기술 석사 학위를 취득했습니다.

* DataLearner 연구는 ADMA 2019 (제 15 회 국제 고급 데이터 마이닝 및 애플리케이션 컨퍼런스)에서 발표되었으며 '인공 지능 강의 노트'(Springer)에 발표되었습니다.

자료를 얻으십시오 :

Github의 GPL3 라이센스 소스 코드 : https://github.com/darrenyatesau/DataLearner

YouTube의 빠른 비디오 : https://youtu.be/H-7pETJZf-g

arXiv에 대한 연구 논문 : https://arxiv.org/abs/1906.03773

DataLearner를 시작한 AusDM 2018 회의 논문 : https://www.researchgate.net/publication/331126867

연구원, 연구 응용 프로그램에서이 앱을 사용하는 경우 위의 연구 논문을 인용하십시오. 감사.

머신 러닝 알고리즘에는 다음이 포함됩니다.

• Bayes – BayesNet, NaiveBayes

• 기능 – 물류, 단순 물류, 다중 계층 Perceptron (신경망)

• 게으른 – IBk (K 가장 가까운 이웃), KStar

• 메타 – AdaBoostM1, Bagging, LogitBoost, MultiBoostAB, Random Committee, RandomSubSpace, RotationForest

• 규칙 – 결속 규칙, 의사 결정 테이블, DTNB, JRip, OneR, PART, Ridor, ZeroR

• 트리 – ADTree, BFTree, DecisionStump, ForestPA, J48 (C4.5), LADTree, Random Forest, RandomTree, REPTree, SimpleCART, SPAARC, SysFor.

• 클러스터 러 – DBSCAN, 기대 극대화 (EM), 가장 먼저, 필터링 된 클러스터, SimpleKMeans

• 협회 – Apriori, FilteredAssociator, FPGrowth

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