DataLearner - Data Mining Software for Android for Android APK

Описание

DataLearner — это простой в использовании инструмент для интеллектуального анализа данных и извлечения знаний из ваших собственных совместимых наборов обучающих данных в формате ARFF и CSV (* см. ниже). Он полностью автономен, не требует внешнего хранилища или подключения к сети, он создает модели прямо на вашем телефоне или планшете. Это не учебный курс или книга — это настоящее приложение для интеллектуального анализа данных, основанное на машинном обучении.

>> Поддержка ARFF и CSV <<

Наборы обучающих данных должны соответствовать либо формату Weka ARFF, либо CSV (переменная, разделенная запятыми). Файлы CSV должны иметь следующие характеристики:

* должен включать строку заголовка

* атрибут класса изначально установлен как последний столбец

>> Принудительный атрибут класса к номинальному <<

Большинство алгоритмов DataLearner предполагают номинальные/категориальные атрибуты класса, а использование числового атрибута класса приведет к сбою большинства алгоритмов. Новый «принудительный атрибут класса к номинальному» преодолевает эту проблему, однако атрибуты номинального класса со слишком большим количеством различных значений могут использовать слишком много оперативной памяти.

*** НОВОСТИ! Исследование DataLearner было выбрано для презентации на ADMA 2019 (15-я Международная конференция по расширенному анализу данных и приложениям) и будет опубликовано в «Конспектах лекций по искусственному интеллекту» (Springer) ***

DataLearner включает в себя алгоритмы классификации, ассоциации и кластеризации из пакета Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) с открытым исходным кодом, а также новые алгоритмы, разработанные исследовательским отделом Data Science Research Unit (DSRU) в Университете Чарльза Стерта. В совокупности приложение предоставляет 42 алгоритма машинного обучения/интеллектуального анализа данных, включая RandomForest, C4.5 (J48) и NaiveBayes.

DataLearner не собирает никакой информации, ему требуется доступ к хранилищу вашего устройства просто для загрузки наборов данных и построения моделей машинного обучения.

DataLearner используется в качестве учебного пособия по предмету ITC573 Data and Knowledge Engineering для получения степени магистра информационных технологий в аспирантуре Университета Чарльза Стерта.

Получите ресурсы:

Исходный код под лицензией GPL3 на Github: https://github.com/darrenyatesau/DataLearner

Быстрое видео на YouTube: https://youtu.be/H-7pETJZf-g

Исследовательская статья по arXiv: https://arxiv.org/abs/1906.03773

Документ конференции AusDM 2018, который инициировал DataLearner: https://www.researchgate.net/publication/331126867.

Исследователи, если вы используете это приложение в исследовательских приложениях, пожалуйста, цитируйте исследовательские работы выше. Спасибо.

Алгоритмы машинного обучения включают в себя:

Байес Байеснет, наивнобайесовский

Функции Logistic, SimpleLogistic, MultiLayerPerceptron (нейронная сеть)

Ленивый IBk (K ближайших соседей), KStar

Meta AdaBoostM1, бэггинг, LogitBoost, MultiBoostAB, комитет случайных чисел, RandomSubSpace, RotationForest

Правила Конъюнктивное правило, Таблица решений, DTNB, JRip, OneR, PART, Ridor, ZeroR

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

Кластеры DBSCAN, максимизация ожидания (EM), дальний-первый, FilteredClusterer, SimpleKMeans

Априорные ассоциации, FilteredAssociator, FPGrowth

>> Где найти файлы наборов данных? <<

DataLearner поставляется со встроенным демо-набором данных под названием «rain.csv», но вы также найдете множество наборов данных на веб-сайте OpenML, включая популярный набор «ecoli» (https://www.openml.org). Загрузите версии ARFF на свой телефон и загрузите их в DataLearner для построения моделей. Посмотрите наш новый видеоурок - https://www.youtube.com/watch?v=81tSbclMVT8

Это программное обеспечение поставляется "КАК ЕСТЬ" - несмотря на то, что оно было протестировано, никакие гарантии не подразумеваются и не даются.