| 파일 유형 | APK |
|---|---|
| 버전 | 1.1.7 |
| 발행자 | Darren Yates |
| 출시일 | 2019. 11. 3. |
| 추가 된 날짜 | 2019. 11. 3. |
| OS 요구 사항 | Android |
| 요구 사항 | Requires Android 4.4 and up |
| 총 다운로드 | 4 |
| 주당 다운로드 | 1 |
| 가격 | Free |
기술
DataLearner는 호환되는 ARFF 및 CSV 형식 교육 데이터 세트(* 아래 참조)에서 데이터 마이닝 및 지식 검색을 위한 사용하기 쉬운 도구입니다. 완전히 독립적이며 외부 저장소나 네트워크 연결이 필요하지 않으며 휴대폰이나 태블릿에서 직접 모델을 구축할 수 있습니다. 이것은 교육 과정이나 책이 아니라 진정한 머신 러닝 기반 데이터 마이닝 앱입니다.
>> ARFF 및 CSV 지원 교육 데이터 세트는 Weka ARFF 형식 또는 CSV(쉼표로 구분된 변수)를 준수해야 합니다. CSV 파일에는 다음 기능이 있어야 합니다.
* 헤더 행을 포함해야 합니다.
* 클래스 속성은 처음에 마지막 열로 설정됩니다.
>> 클래스 속성을 명목으로 강제 실행 대부분의 DataLearner 알고리즘은 명목/범주 클래스 속성을 예상하며 숫자 클래스 속성을 사용하면 대부분의 알고리즘이 실패합니다. 새로운 '명목에 클래스 속성 강제 적용'은 이를 극복하지만, 고유 값이 너무 많은 명목 클래스 속성은 RAM을 너무 많이 사용할 수 있습니다.
*** 소식! DataLearner 연구는 ADMA 2019(제15회 첨단 데이터 마이닝 및 응용에 관한 국제 회의) 발표로 선정되었으며 '인공 지능 강의 노트'(Springer)에 게재될 예정입니다 ***
DataLearner는 오픈 소스 Weka(지식 분석을 위한 Waikato 환경) 패키지의 분류, 연관 및 클러스터링 알고리즘과 Charles Sturt University의 DSRU(Data Science Research Unit)에서 개발한 새로운 알고리즘을 제공합니다. 이 앱은 RandomForest, C4.5(J48) 및 NaiveBayes를 포함하여 42개의 기계 학습/데이터 마이닝 알고리즘을 결합하여 제공합니다.
DataLearner는 단순히 데이터 세트를 로드하고 기계 학습 모델을 구축하기 위해 장치 저장소에 액세스해야 하는 정보를 수집하지 않습니다.
DataLearner는 Charles Sturt University에서 정보 기술 석사 대학원 학위를 위한 ITC573 데이터 및 지식 공학 과목의 교육 도구로 사용되고 있습니다.
리소스 얻기:
Github의 GPL3 라이선스 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 컨퍼런스 페이퍼: https://www.researchgate.net/publication/331126867
연구원 여러분, 이 앱을 연구 응용 프로그램에 사용하는 경우 위의 연구 논문을 인용하십시오. 감사.
기계 학습 알고리즘에는 다음이 포함됩니다.
Bayes BayesNet, 나이브베이즈
기능 Logistic, SimpleLogistic, MultiLayerPerceptron(신경망)
Lazy IBk (K Nearest Neighbors), KStar
메타 AdaBoostM1, 배깅, LogitBoost, MultiBoostAB, 랜덤 위원회, RandomSubSpace, RotationForest
규칙 접속 규칙, 의사결정 테이블, DTNB, JRip, OneR, PART, Ridor, ZeroR
트리 ADTree, BFTree, DecisionStump, ForestPA, J48(C4.5), LADTree, Random Forest, RandomTree, REPTree, SimpleCART, SPAARC, SysFor.
클러스터러 DBSCAN, EM(기대값 최대화), 가장 먼 우선, FilteredClusterer, SimpleKMeans
Associations Apriori, FilteredAssociator, FPGrowth
>> 데이터세트 파일은 어디에서 찾을 수 있습니까? DataLearner에는 'rain.csv'라는 데모 데이터 세트가 내장되어 있지만 인기 있는 'ecoli' 세트(https://www.openml.org)를 포함하여 OpenML 웹사이트에서도 많은 데이터 세트를 찾을 수 있습니다. ARFF 버전을 전화기에 다운로드하고 DataLearner에 로드하여 모델을 빌드하십시오. 새로운 비디오 튜토리얼 보기 - https://www.youtube.com/watch?v=81tSbclMVT8
이 소프트웨어는 있는 그대로 제공됩니다. 테스트를 거치는 동안에는 어떠한 보증도 하지 않습니다.
