Weka là gì?

WEKA - một phần mềm mã nguồn mở cung cấp các công cụ để xử lý trước dữ liệu, triển khai một số thuật toán Máy học và công cụ trực quan hóa để bạn có thể phát triển các kỹ thuật máy học và áp dụng chúng vào các vấn đề khai thác dữ liệu trong thế giới thực. Những gì WEKA cung cấp được tóm tắt trong sơ đồ sau:

Nếu bạn quan sát phần đầu của luồng hình ảnh, bạn sẽ hiểu rằng có nhiều giai đoạn trong việc xử lý Dữ liệu lớn để làm cho nó phù hợp với máy học -

Đầu tiên, bạn sẽ bắt đầu với dữ liệu thô được thu thập từ thực địa. Dữ liệu này có thể chứa một số giá trị rỗng và các trường không liên quan. Bạn sử dụng các công cụ xử lý trước dữ liệu được cung cấp trong WEKA để xóa dữ liệu.

Sau đó, bạn sẽ lưu dữ liệu đã xử lý trước vào bộ nhớ cục bộ của mình để áp dụng các thuật toán ML.

Tiếp theo, tùy thuộc vào loại mô hình ML mà bạn đang cố gắng phát triển, bạn sẽ chọn một trong các tùy chọn như Classify, Cluster, hoặc là Associate. CácAttributes Selection cho phép lựa chọn tự động các tính năng để tạo tập dữ liệu giảm.

Lưu ý rằng trong mỗi danh mục, WEKA cung cấp việc triển khai một số thuật toán. Bạn sẽ chọn một thuật toán mà bạn lựa chọn, đặt các tham số mong muốn và chạy nó trên tập dữ liệu.

Sau đó, WEKA sẽ cung cấp cho bạn kết quả thống kê của quá trình xử lý mô hình. Nó cung cấp cho bạn một công cụ trực quan để kiểm tra dữ liệu.

Các mô hình khác nhau có thể được áp dụng trên cùng một tập dữ liệu. Sau đó, bạn có thể so sánh kết quả đầu ra của các mô hình khác nhau và chọn loại tốt nhất đáp ứng mục đích của bạn.

Do đó, việc sử dụng WEKA dẫn đến sự phát triển nhanh hơn của các mô hình học máy nói chung.

Bây giờ chúng ta đã biết WEKA là gì và nó có chức năng gì, trong chương tiếp theo chúng ta hãy tìm hiểu cách cài đặt WEKA trên máy tính cục bộ của bạn.