DataLearner - Data Mining Software for Android

বিবরণ DataLearner - Data Mining Software for Android

Datalearner আপনার নিজস্ব সামঞ্জস্যপূর্ণ ARFF এবং CSV-বিন্যাসিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট থেকে ডেটা মাইনিং এবং জ্ঞান আবিষ্কারের জন্য একটি সহজ ব্যবহারযোগ্য সরঞ্জাম। এটি সম্পূর্ণরূপে স্ব-অন্তর্ভুক্ত, কোনও বহিরাগত স্টোরেজ বা নেটওয়ার্ক সংযোগের প্রয়োজন নেই - এটি সরাসরি আপনার ফোন বা ট্যাবলেটে মডেল তৈরি করে।
>> ARFF এবং CSV সাপোর্ট
প্রশিক্ষণ ডেটাসেটগুলি অবশ্যই CSV (কমা-পৃথক পরিবর্তনশীল) বা WEKA ARFF ফর্ম্যাট হতে হবে।
সিএসভি ফাইলগুলি নিম্নোক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি অবশ্যই থাকতে হবে:
* একটি হেডার সারি অন্তর্ভুক্ত করুন
* ক্লাস বৈশিষ্ট্যটি প্রাথমিকভাবে শেষ কলাম হিসাবে সেট করা হয়
>> ফোর্স ক্লাস বৈশিষ্ট্য নামমাত্র নামমাত্র
সর্বাধিক Datalearner এর অ্যালগরিদমগুলির জন্য নামমাত্র / স্বতন্ত্র শ্রেণী গুণাবলী আশা করে এবং সংখ্যাসূচক শ্রেণী বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করে বেশিরভাগ অ্যালগরিদমগুলি ব্যর্থ হবে। নতুন 'ফোর্স ক্লাস বৈশিষ্ট্যটি নামমাত্র' ফিচারটি এটাকে অতিক্রম করে, তবে, অনেকগুলি স্বতন্ত্র মানগুলির সাথে নামমাত্র শ্রেণী বৈশিষ্ট্যগুলি খুব বেশি RAM ব্যবহার করতে পারে।
ডেটলিয়ারনার বৈশিষ্ট্যগুলি ক্লাসিফিকেশন, অ্যাসোসিয়েশন এবং ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ওপেন-উত্স থেকে ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমগুলি (জ্ঞান বিশ্লেষণের জন্য ওয়াইকাতো পরিবেশ) প্যাকেজ, প্লাস নতুন অ্যালগরিদমগুলি চার্লস স্টার্ট ইউনিভার্সিটিতে ডাটা সায়েন্স রিসার্চ ইউনিট (ডিএসআরইউ) দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। মিলিত, অ্যাপ্লিকেশনটি 42 টি মেশিন-লার্নিং / ডেটা-খনির অ্যালগরিদম সরবরাহ করে, যার মধ্যে রয়েছে র্যান্ডমফট, C4.5 (J48) এবং Naivebayes।
Datalearner কোন তথ্য সংগ্রহ করে না - এটি আপনার ডেটাসেট লোড করতে এবং আপনার মেশিন-লার্নিং মডেলগুলি লোড করার জন্য আপনার ডিভাইসের স্টোরেজ অ্যাক্সেসের প্রয়োজন।
* ডেটালিয়ারনার
ITC573 তথ্য এবং জ্ঞান প্রকৌশল বিষয়
চার্লস স্ট্রিট ইউনিভার্সিটিতে তথ্য প্রযুক্তি স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জনের জন্য।
* ডেটলিয়ারনার রিসার্চ এডম ২019 (উন্নত ডেটা মাইনিং এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে 15 তম আন্তর্জাতিক সম্মেলন) এ উপস্থাপিত হয়েছিল এবং 'বক্তৃতা নোটগুলিতে প্রকাশিত হয়েছিল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা '(স্প্রিংগার)
সম্পদ পান:
GitHub- এ GPL3-LICENSED সোর্স কোড:
YouTube এ দ্রুত ভিডিও:
https://youtu.be/h-7petjzf-g
আর্কিভের উপর গবেষণা কাগজ:
AUSDM 2018 কনফারেন্স পেপার যা ডেটলেয়ারনার শুরু করেছে:
HTTPS: ///www.researchgate.net/publication/331126867
গবেষকরা, আপনি যদি গবেষণা অ্যাপ্লিকেশনে এই অ্যাপ্লিকেশনটি ব্যবহার করেন তবে উপরের গবেষণামূলক কাগজপত্রগুলি উদ্ধৃত করুন। ধন্যবাদ।
মেশিন-লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে রয়েছে:
• bayes - bayesnet, naivebayes
• ফাংশন - লজিস্টিক, সিম্লিলোজিস্টিক, multilayerperceptron (নিউরাল নেটওয়ার্ক)
• অলস - আইবিকে (কে সবচেয়ে কাছের প্রতিবেশী) , Kstar
• মেটা - ADABOOSTM1, Bagging, LogitBoost, Multiboostab, র্যান্ডম কমিটি, RandomSubspace, RoatationForest
• বিধি - যৌগিক নিয়ম, সিদ্ধান্ত টেবিল, ডিটিএনবি, জুনিয়র, ওয়ান, পার্ট, রাইডার, জেরর
- Adtree, BfTree, Sconststump, Forestpa, J48 (C4.5), Ladtree, র্যান্ডম বন, Randomtree, Reptree, Simplecart, Spaarc, Sysfor।
• ক্লাস্টারার্স - DBSCAN, প্রত্যাশা MAXIMIATION (EM), দূরতম-প্রথম, ফিল্টারক্লাস্টারকারী , SimplekMeans
• অ্যাসোসিয়েশনের - Apriori, ফিল্টারসোকিয়েটর, FPGROWTH
Disclaimer: এই সফ্টওয়্যারটি সরবরাহ করা হয়েছে - এটি পরীক্ষা করা হয়েছে, যদিও এটি পরীক্ষা করা হয়েছে, কোনও ওয়্যারেন্টি বা গ্যারান্টি দেওয়া হয় না। নিজ ঝুঁকিতে এটি ব্যবহার করুন। এই সফ্টওয়্যার আপনার ডাউনলোড হচ্ছে আপনি এই শর্তাবলী সম্মত হন।