Co to jest Weka?

WEKA - oprogramowanie open source dostarcza narzędzi do wstępnego przetwarzania danych, implementacji kilku algorytmów uczenia maszynowego oraz narzędzi do wizualizacji, dzięki czemu można rozwijać techniki uczenia maszynowego i stosować je do rzeczywistych problemów eksploracji danych. To, co oferuje WEKA, podsumowano na poniższym diagramie -

Jeśli obserwujesz początek przepływu obrazu, zrozumiesz, że istnieje wiele etapów radzenia sobie z Big Data, aby uczynić go odpowiednim do uczenia maszynowego -

Najpierw zaczniesz od surowych danych zebranych z pola. Te dane mogą zawierać kilka wartości null i nieistotnych pól. Korzystasz z narzędzi do wstępnego przetwarzania danych dostępnych w WEKA w celu oczyszczenia danych.

Następnie można zapisać wstępnie przetworzone dane w lokalnym magazynie w celu zastosowania algorytmów ML.

Następnie, w zależności od rodzaju modelu ML, który próbujesz opracować, wybierz jedną z opcji, takich jak Classify, Clusterlub Associate. PlikAttributes Selection umożliwia automatyczny wybór funkcji w celu utworzenia zredukowanego zbioru danych.

Należy pamiętać, że w każdej kategorii WEKA zapewnia implementację kilku algorytmów. Należy wybrać wybrany algorytm, ustawić żądane parametry i uruchomić go na zbiorze danych.

Następnie WEKA poda statystyczny wynik przetwarzania modelu. Zapewnia narzędzie do wizualizacji do kontroli danych.

Różne modele można zastosować do tego samego zbioru danych. Następnie możesz porównać wyniki różnych modeli i wybrać najlepszy, który spełnia Twój cel.

W ten sposób zastosowanie WEKA skutkuje szybszym generowaniem modeli uczenia maszynowego.

Teraz, gdy już widzieliśmy, czym jest WEKA i co robi, w następnym rozdziale nauczmy się, jak zainstalować WEKA na komputerze lokalnym.