DataLearner - Data Mining Software for Android APK

Descriere

DataLearner este un instrument ușor de utilizat pentru extragerea datelor și descoperirea cunoștințelor din propriile seturi de date de antrenament formate ARFF și CSV compatibile (* vezi mai jos). Este complet autonom, nu necesită stocare externă sau conectivitate la rețea, construiește modele direct pe telefon sau tabletă. Acesta nu este un curs de formare sau o carte - este o aplicație de extragere a datelor bazată pe învățare automată.

>> Suport ARFF și CSV Seturile de date de antrenament trebuie să fie conform fie cu formatul Weka ARFF, fie cu CSV (variabilă separată prin virgulă). Fișierele CSV trebuie să aibă următoarele caracteristici:

* trebuie să includă un rând de antet

* atributul de clasă este setat inițial ca ultima coloană

>> Forțați atributul de clasă la nominal Majoritatea algoritmilor DataLearner se așteaptă la atribute de clasă nominale/categorice, iar utilizarea unui atribut de clasă numerică va duce la eșecul majorității algoritmilor. Noul „atribut de clasă de forță la nominal” depășește acest lucru, cu toate acestea, atributele de clasă nominale cu prea multe valori distincte pot folosi prea multă RAM.

*** ȘTIRI! Cercetarea DataLearner a fost selectată pentru prezentare la ADMA 2019 (a 15-a Conferință Internațională privind Exploatarea Avansată a Datelor și Aplicații) și va fi publicată în „Lecture Notes in Artificial Intelligence” (Springer) ***

DataLearner oferă algoritmi de clasificare, asociere și clustering din pachetul open-source Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), plus noi algoritmi dezvoltați de Unitatea de Cercetare în Știința Datelor (DSRU) de la Universitatea Charles Sturt. Combinată, aplicația oferă 42 de algoritmi de învățare automată/exploatare de date, inclusiv RandomForest, C4.5 (J48) și NaiveBayes.

DataLearner nu colectează informații despre care necesită acces la stocarea dispozitivului dvs. pur și simplu pentru a vă încărca seturile de date și pentru a vă construi modelele de învățare automată.

DataLearner este folosit ca instrument de predare în materia ITC573 Ingineria datelor și cunoștințelor pentru masterul în Tehnologia Informației de la Universitatea Charles Sturt.

Obțineți resursele:

Cod sursă cu licență GPL3 pe Github: https://github.com/darrenyatesau/DataLearner

Videoclip rapid pe YouTube: https://youtu.be/H-7pETJZf-g

Lucrare de cercetare despre arXiv: https://arxiv.org/abs/1906.03773

Lucrarea conferinței AusDM 2018 care a inițiat DataLearner: https://www.researchgate.net/publication/331126867

Cercetători, dacă utilizați această aplicație în aplicații de cercetare, vă rugăm să citați lucrările de cercetare de mai sus. Mulțumiri.

Algoritmii de învățare automată includ:

Bayes BayesNet, NaiveBayes

Funcții Logistică, SimpleLogistic, MultiLayerPerceptron (Rețea neuronală)

Lazy IBk (K cei mai apropiați vecini), KStar

Meta AdaBoostM1, Bagging, LogitBoost, MultiBoostAB, Comitet aleatoriu, RandomSubSpace, RotationForest

Reguli Regulă conjunctivă, Tabel de decizie, DTNB, JRip, OneR, PART, Ridor, ZeroR

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

Clusterere DBSCAN, Maximizarea așteptărilor (EM), Cel mai îndepărtat-primul, FilteredClusterer, SimpleKMeans

Asociații Apriori, FilteredAssociator, FPGrowth

>> Unde găsiți fișierele setului de date? DataLearner vine cu un set de date demonstrative încorporat numit „rain.csv”, dar veți găsi și o mulțime de seturi de date pe site-ul web OpenML - inclusiv popularul set „ecoli” (https://www.openml.org). Descărcați versiunile ARFF pe telefon și încărcați-le în DataLearner pentru a construi modele. Urmărește noul nostru tutorial video - https://www.youtube.com/watch?v=81tSbclMVT8

Acest software este furnizat AS-IS - în timp ce a fost testat, nu este implicată sau acordată nicio garanție.