Weka는 무엇입니까?

WEKA-오픈 소스 소프트웨어는 데이터 전처리 도구, 여러 기계 학습 알고리즘 구현 및 시각화 도구를 제공하므로 기계 학습 기술을 개발하고이를 실제 데이터 마이닝 문제에 적용 할 수 있습니다. WEKA가 제공하는 것은 다음 다이어그램에 요약되어 있습니다.

이미지의 흐름의 시작을 관찰하면 빅 데이터를 기계 학습에 적합하도록 처리하는 데 여러 단계가 있음을 이해할 수 있습니다.

먼저 현장에서 수집 한 원시 데이터로 시작합니다. 이 데이터에는 여러 null 값과 관련없는 필드가 포함될 수 있습니다. WEKA에서 제공하는 데이터 전처리 도구를 사용하여 데이터를 정리합니다.

그런 다음 ML 알고리즘을 적용하기 위해 사전 처리 된 데이터를 로컬 스토리지에 저장합니다.

다음으로 개발하려는 ML 모델의 종류에 따라 다음과 같은 옵션 중 하나를 선택합니다. Classify, Cluster, 또는 Associate. 그만큼Attributes Selection 기능을 자동으로 선택하여 축소 된 데이터 세트를 만들 수 있습니다.

각 범주에서 WEKA는 여러 알고리즘의 구현을 제공합니다. 선택한 알고리즘을 선택하고 원하는 매개 변수를 설정 한 다음 데이터 세트에서 실행합니다.

그런 다음 WEKA는 모델 처리의 통계 출력을 제공합니다. 데이터를 검사 할 수있는 시각화 도구를 제공합니다.

동일한 데이터 세트에 다양한 모델을 적용 할 수 있습니다. 그런 다음 다양한 모델의 출력을 비교하고 목적에 가장 적합한 것을 선택할 수 있습니다.

따라서 WEKA를 사용하면 전체적으로 기계 학습 모델을 더 빠르게 개발할 수 있습니다.

이제 WEKA가 무엇인지, 어떤 역할을하는지 살펴 보았으므로 다음 장에서는 로컬 컴퓨터에 WEKA를 설치하는 방법을 알아 보겠습니다.