DataLearner - Data Mining Software for Android for Android APK

La description

DataLearner est un outil facile à utiliser pour l'exploration de données et la découverte de connaissances à partir de vos propres ensembles de données de formation compatibles ARFF et CSV (* voir ci-dessous). Entièrement autonome, ne nécessite aucun stockage externe ni connectivité réseau, il crée des modèles directement sur votre téléphone ou votre tablette. Ceci n'est pas un cours ou un livre de formation - c'est une véritable application d'exploration de données basée sur l'apprentissage automatique.

>> Prise en charge ARFF et CSV <<

Les ensembles de données de formation doivent être conformes au format Weka ARFF ou CSV (variable séparée par des virgules). Les fichiers CSV doivent avoir les fonctionnalités suivantes :

* doit inclure une ligne d'en-tête

* l'attribut de classe est initialement défini comme dernière colonne

>> Forcer l'attribut de classe à nominal <<

La plupart des algorithmes de DataLearner attendent des attributs de classe nominaux/catégoriels et l'utilisation d'un attribut de classe numérique entraînera l'échec de la plupart des algorithmes. Le nouvel 'attribut de classe de force à nominal' surmonte cela, cependant, les attributs de classe nominaux avec trop de valeurs distinctes peuvent utiliser trop de RAM.

*** NOUVELLES! Les recherches de DataLearner ont été sélectionnées pour être présentées à l'ADMA 2019 (15th International Conference on Advanced Data Mining and Applications) et seront publiées dans 'Lecture Notes in Artificial Intelligence' (Springer) ***

DataLearner propose des algorithmes de classification, d'association et de clustering du package open source Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), ainsi que de nouveaux algorithmes développés par l'unité de recherche en science des données (DSRU) de l'université Charles Sturt. Combinée, l'application fournit 42 algorithmes d'apprentissage automatique/d'exploration de données, dont RandomForest, C4.5 (J48) et NaiveBayes.

DataLearner ne collecte aucune information dont il a besoin pour accéder au stockage de votre appareil simplement pour charger vos ensembles de données et créer vos modèles d'apprentissage automatique.

DataLearner est utilisé comme outil pédagogique dans la matière ITC573 Ingénierie des données et des connaissances pour le Master en technologies de l'information de l'Université Charles Sturt.

Obtenez les ressources :

Code source sous licence GPL3 sur Github : https://github.com/darrenyatesau/DataLearner

Vidéo rapide sur YouTube : https://youtu.be/H-7pETJZf-g

Document de recherche sur arXiv : https://arxiv.org/abs/1906.03773

Document de conférence AusDM 2018 qui a lancé DataLearner : https://www.researchgate.net/publication/331126867

Chercheurs, si vous utilisez cette application dans des applications de recherche, veuillez citer les documents de recherche ci-dessus. Merci.

Les algorithmes d'apprentissage automatique comprennent :

Bayes BayesNet, NaiveBayes

Fonctions Logistic, SimpleLogistic, MultiLayerPerceptron (Réseau de neurones)

Lazy IBk (K voisins les plus proches), KStar

Meta AdaBoostM1, Ensachage, LogitBoost, MultiBoostAB, Comité aléatoire, RandomSubSpace, RotationForest

Règles Règle conjonctive, table de décision, DTNB, JRip, OneR, PART, Ridor, ZeroR

Arbres ADTree, BFTree, DecisionStump, ForestPA, J48 (C4.5), LADTree, Random Forest, RandomTree, REPTree, SimpleCART, SPAARC, SysFor.

Clusterers DBSCAN, Expectation Maximization (EM), Farthest-First, FilteredClusterer, SimpleKMeans

Associations Apriori, FilteredAssociator, FPGrowth

>> Où trouver les fichiers de jeux de données ? <<

DataLearner est livré avec un ensemble de données de démonstration intégré appelé "rain.csv", mais vous trouverez également de nombreux ensembles de données sur le site Web d'OpenML, y compris l'ensemble populaire "ecoli" (https://www.openml.org). Téléchargez les versions ARFF sur votre téléphone et chargez-les dans DataLearner pour créer des modèles. Regardez notre nouveau tutoriel vidéo - https://www.youtube.com/watch?v=81tSbclMVT8

Ce logiciel est fourni TEL QUEL - bien qu'il ait été testé, aucune garantie n'est implicite ou donnée.