Weka nedir?

WEKA - açık kaynaklı bir yazılım, veri ön işleme, çeşitli Makine Öğrenimi algoritmalarının uygulanması ve görselleştirme araçları için araçlar sağlar, böylece makine öğrenimi tekniklerini geliştirebilir ve bunları gerçek dünyadaki veri madenciliği problemlerine uygulayabilirsiniz. WEKA'nın sunduğu şeyler aşağıdaki şemada özetlenmiştir -

Görüntünün akışının başlangıcını gözlemlerseniz, Büyük Veri ile uğraşırken onu makine öğrenimine uygun hale getirmek için birçok aşama olduğunu anlayacaksınız -

Öncelikle sahadan toplanan ham verilerle başlayacaksınız. Bu veriler birkaç boş değer ve ilgisiz alan içerebilir. Verileri temizlemek için WEKA'da sağlanan veri ön işleme araçlarını kullanırsınız.

Ardından, ML algoritmalarını uygulamak için önceden işlenmiş verileri yerel depolamanıza kaydedersiniz.

Ardından, geliştirmeye çalıştığınız makine öğrenimi modelinin türüne bağlı olarak aşağıdaki seçeneklerden birini seçersiniz: Classify, Clusterveya Associate. Attributes Selection azaltılmış bir veri kümesi oluşturmak için özelliklerin otomatik olarak seçilmesini sağlar.

Her kategori altında, WEKA'nın birkaç algoritmanın uygulanmasını sağladığını unutmayın. İstediğiniz bir algoritma seçer, istenen parametreleri ayarlar ve veri kümesi üzerinde çalıştırırsınız.

Ardından, WEKA size model işlemenin istatistiksel çıktısını verecektir. Verileri incelemek için size bir görselleştirme aracı sağlar.

Aynı veri setine çeşitli modeller uygulanabilir. Daha sonra farklı modellerin çıktılarını karşılaştırabilir ve amacınıza en uygun olanı seçebilirsiniz.

Bu nedenle, WEKA'nın kullanılması, genel olarak makine öğrenimi modellerinin daha hızlı geliştirilmesine neden olur.

Artık WEKA'nın ne olduğunu ve ne yaptığını gördük, sonraki bölümde WEKA'yı yerel bilgisayarınıza nasıl kuracağımızı öğrenelim.