DataLearner - Data Mining Software for Android

का वर्णन DataLearner - Data Mining Software for Android

Datalearner अपने स्वयं के संगत एआरएफएफ और सीएसवी-स्वरूपित प्रशिक्षण डेटासेट से डेटा खनन और ज्ञान खोज के लिए एक उपयोग में आसान उपकरण है। यह पूरी तरह से आत्मनिर्भर है, कोई बाहरी भंडारण या नेटवर्क कनेक्टिविटी की आवश्यकता नहीं है - यह सीधे आपके फोन या टैबलेट पर मॉडल बनाता है।
>> ARFF और CSV समर्थन
प्रशिक्षण डेटासेट या तो सीएसवी (अल्पविराम से अलग वैरिएबल) या वीका एआरएफएफ प्रारूप होना चाहिए।
सीएसवी फाइलों में निम्नलिखित विशेषताएं होनी चाहिए:
* एक शीर्षलेख पंक्ति शामिल करें
* कक्षा विशेषता प्रारंभ में अंतिम कॉलम के रूप में सेट की जाती है
>> नाममात्र के लिए बल कक्षा विशेषता
सबसे अधिक Datalearner के एल्गोरिदम की उम्मीदवार / श्रेणीबद्ध वर्ग विशेषताओं की अपेक्षा करें और एक संख्यात्मक वर्ग विशेषता का उपयोग करने से अधिकांश एल्गोरिदम विफल हो जाएंगे। नया 'फोर्स क्लास एट्रिब्यूट नाममात्र' फीचर इस पर विजय प्राप्त करता है, हालांकि, बहुत से अलग-अलग मूल्यों के साथ नाममात्र वर्ग विशेषताएं बहुत अधिक रैम का उपयोग कर सकती हैं।
Datalearner में ओपन-सोर्स वेका से वर्गीकरण, एसोसिएशन और क्लस्टरिंग एल्गोरिदम शामिल हैं (ज्ञान विश्लेषण के लिए वाइकोटो पर्यावरण) पैकेज, प्लस न्यू एल्गोरिदम चार्ल्स स्टर्ट विश्वविद्यालय में डेटा साइंस रिसर्च यूनिट (डीएसआरयू) द्वारा विकसित किए गए हैं। संयुक्त, ऐप 42 मशीन-लर्निंग / डेटा-खनन एल्गोरिदम प्रदान करता है, जिसमें यादृच्छिक, सी 4.5 (जे 48) और बेवकूफ हैं।
Datalearner कोई जानकारी एकत्र करता है - इसे अपने डिवाइस स्टोरेज तक पहुंचने के लिए बस अपने डेटासेट लोड करने और अपने मशीन-लर्निंग मॉडल का निर्माण करने की आवश्यकता है।
* datalearner को
ITC573 डेटा और ज्ञान इंजीनियरिंग विषय
चार्ल्स स्टर्ट विश्वविद्यालय में सूचना प्रौद्योगिकी स्नातकोत्तर डिग्री के मास्टर के लिए।
* Datalearner शोध Adma 2019 में प्रस्तुत किया गया था (उन्नत डेटा खनन और अनुप्रयोगों पर 15 वां अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन) और 'व्याख्यान नोट्स में' प्रकाशित कृत्रिम बुद्धि '(स्प्रिंगर)
संसाधन प्राप्त करें:
github पर gpl3-लाइसेंस प्राप्त स्रोत कोड:
https://github.com/darrenyatesau/datalearner
यूट्यूब पर त्वरित वीडियो:
https://youtu.be/h-7petjzf- g
ARXIV पर शोध पत्र:
https://arxiv.org/abs/1906.03773
AUSDM 2018 सम्मेलन पत्र जिसने डेटेलरनेर शुरू किया:
https: //www.researchgate.net/publication/331126867
शोधकर्ता, यदि आप अनुसंधान अनुप्रयोगों में इस ऐप का उपयोग करते हैं, तो कृपया उपरोक्त शोध पत्रों का हवाला दें। धन्यवाद।
मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम में शामिल हैं:
• बेयसनेट, बेयसेनेट, बेवकूफ
• कार्य - रसद, simplogistic, multilayerperceptron (तंत्रिका नेटवर्क)
• आलसी - आईबीके (के निकटतम पड़ोसियों) , केएसटीएआर
• मेटा - adaboostm1, बैगिंग, logit बूस्ट, multiboostab, यादृच्छिक समिति, randomsubscace, रोटेशनफोरेस्ट
• नियम - संयुग्मन नियम, निर्णय तालिका, डीटीएनबी, जेआरआईपी, ओनर, भाग, सवार, ज़ीरोर
• पेड़ - एडीट्री, बीएफटीईई, निर्णयपत्ती, वनपा, जे 48 (सी 4.5), लडट्री, यादृच्छिक वन, रैंडमेट्री, रेप्ट्री, सिम्परकार्ट, स्पैसार, sysfor।
• क्लस्टर - डीबीएससीन, अपेक्षा अधिकतमकरण (ईएम), सबसे दूर-पहले, फ़िल्टरड क्लस्टर , सिंपलमेन्स
• एसोसिएशन - एपीआरआईआरआई, फ़िल्टरडासोसिएटर, एफपीग्रोथ
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