WEKA
WEKA je sada výkonných nástrojov na dolovanie dát, ktoré bežia na Java.
- WEKA je sada výkonných, Java-založené nástroje postavené na dolovanie dát.
- WEKA má aj grafické užívateľské rozhranie (GUI) a rozhranie príkazového riadku (CLI), ktoré možno použiť pre prístup k všetky dostupné funtionality softvéru.
- K dispozícii je podpora pre Hadoop a Spark cez obalov.
- Ďalšie informácie týkajúce sa týchto obalov je k dispozícii na webe WEKA.
- Vzhľadom k tomu, WEKA beží na Java, možno ho použiť na akejkoľvek platforme, ktorá podporuje Java, vrátane Windows, Mac, Linux a BSD.
- WEKA je open source softvér. Využíva GNU General Public License (GPL) verzia 2.0 alebo 3.0, v závislosti na verzii WEKA nainštalovaný. To znamená, že zdrojový kód softvéru je k dispozícii na kontrolu a že softvér je možné použiť voľne a na akýkoľvek účel.
- K dispozícii sú bezplatné kurzy k dispozícii on-line výučbu, ako používať Weka pre strojového učenia a dolovanie dát.
- WEKA beží na Java, čo je náročné na pamäť.
- Ak vložíte sadu dát do WEKA Explorer (grafické užívateľské rozhranie),
- Pre veľmi veľké súbory dát,
- Našťastie to dá obísť pomocou príkazového riadku (CLI) pre nakladanie a spracovanie veľké dátové sady.
- Kým WEKA je open source, jeho použitia pre komerčné aplikácie, ktoré vyžadujú distribúciu kód Weka ako súčasť žiadosti môžu vyžadovať zakúpenie licencie z jedného alebo viacerých právnických osôb.
- Hostiteľ pre WEKA WIKI dát (wikispaces) sa končí, a informácie o tom, kde sa tieto údaje nachádzať v dlhodobom horizonte ešte nie je k dispozícii.
WEKA je open source projekt, ktorý obsahuje algoritmy a nástroje, ktoré môžu byť použité pre data mining. Existuje celý rad nástrojov dostupných v WEKA, ktoré môžu vykonávať všetky úkony potrebné na lámanie chleba cez veľké objemy dát. WEKA bol vyvinutý a je podporovaný University of Waikato na Novom Zélande. Existuje mooc mooc () pre WEKA, ktoré umožňujú, aby ste sa naučil, ako používať Weka nástroje pre analýzu dát. K dispozícii sú začínajúcich, stredne pokročilých a pokročilých analýzy dát kurzy. Každý z nich je učí profesor z katedry informatiky na University of Waikato. Môžete pristupovať k svojmu sady dát cez JDBC, CSV alebo celú radu ďalších metodík spojenie. Načítanie dát do WEKA, vlak svojho dátového modelu a spracovávať dáta. Okrem schopnosti vyvinúť Java riešenia pomocou nástroja Weka, môžete tiež prístup WEKA funkčnosť z .NET, Python a Groovy. Tam sú často ďalšie kroky potrebné, ale základná funkcia je k týmto ďalším vývojových nástrojov k dispozícii.
Alternatívy WEKA
Azure Machine Learning
DatumBox
Root
ShARk
PredictionIO
