ウェカとは？

WEKA-オープンソースソフトウェアは、データの前処理、いくつかの機械学習アルゴリズムの実装、視覚化ツールのツールを提供し、機械学習技術を開発して実際のデータマイニングの問題に適用できるようにします。WEKAが提供するものは次の図に要約されています-

画像の流れの始まりを観察すると、ビッグデータを機械学習に適したものにするための処理には多くの段階があることがわかります。

まず、フィールドから収集された生データから始めます。このデータには、いくつかのnull値と無関係なフィールドが含まれている可能性があります。WEKAで提供されているデータ前処理ツールを使用してデータをクレンジングします。

次に、MLアルゴリズムを適用するために、前処理されたデータをローカルストレージに保存します。

次に、開発しようとしているMLモデルの種類に応じて、次のようなオプションの1つを選択します。 Classify, Cluster、または Associate。ザ・Attributes Selection 機能の自動選択により、縮小されたデータセットを作成できます。

各カテゴリの下で、WEKAはいくつかのアルゴリズムの実装を提供することに注意してください。選択したアルゴリズムを選択し、必要なパラメーターを設定して、データセットで実行します。

次に、WEKAはモデル処理の統計出力を提供します。データを検査するための視覚化ツールを提供します。

さまざまなモデルを同じデータセットに適用できます。次に、さまざまなモデルの出力を比較して、目的に合った最適なものを選択できます。

したがって、WEKAを使用すると、全体として機械学習モデルの開発が迅速になります。

WEKAとは何か、そしてそれが何をするのかを見てきました。次の章では、ローカルコンピューターにWEKAをインストールする方法を学びましょう。