DataLearner - Data Mining Software for Android APK

説明

DataLearner は、独自の互換性のある ARFF および CSV 形式のトレーニング データセットからデータ マイニングと知識発見を行うための使いやすいツールです (* 以下を参照)。完全に自己完結型で、外部ストレージやネットワーク接続を必要とせず、携帯電話やタブレットでモデルを直接構築します。これはトレーニング コースや本ではなく、本物の機械学習ベースのデータ マイニング アプリです。

>> ARFF と CSV のサポート トレーニング データセットは、Weka ARFF 形式または CSV (カンマ区切り変数) のいずれかに準拠する必要があります。 CSV ファイルには、次の機能が必要です。

* ヘッダー行を含める必要があります

* class 属性は、最初は最後の列として設定されます

>> クラス属性を名義に強制する DataLearner のアルゴリズムのほとんどは、名義/カテゴリ クラス属性を想定しており、数値クラス属性を使用すると、ほとんどのアルゴリズムが失敗します。新しい「強制的にクラス属性をノミナルにする」はこれを克服しますが、あまりにも多くの異なる値を持つノミナル クラス属性は RAM を使いすぎる可能性があります。

*** ニュース！ DataLearner の研究は、ADMA 2019 (高度なデータ マイニングとアプリケーションに関する第 15 回国際会議) でのプレゼンテーションに選ばれ、「人工知能の講義ノート」(Springer) で公開されます ***

DataLearner は、オープンソースの Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) パッケージの分類、関連付け、およびクラスタリング アルゴリズムに加えて、チャールズ スタート大学のデータ サイエンス研究ユニット (DSRU) によって開発された新しいアルゴリズムを備えています。このアプリは、RandomForest、C4.5 (J48)、NaiveBayes など、42 の機械学習/データ マイニング アルゴリズムを提供します。

DataLearner は、データセットを読み込んで機械学習モデルを構築するためだけにデバイス ストレージにアクセスする必要がある情報を収集しません。

DataLearner は、チャールズ スタート大学の情報技術修士課程の ITC573 データおよび知識工学科目の教育ツールとして使用されています。

リソースを取得します。

Github の GPL3 ライセンスのソース コード: https://github.com/darrenyatesau/DataLearner

YouTube のクイック ビデオ: https://youtu.be/H-7pETJZf-g

arXiv に関する研究論文: https://arxiv.org/abs/1906.03773

DataLearner を開始した AusDM 2018 カンファレンス ペーパー: https://www.researchgate.net/public/331126867

研究者の方、このアプリを研究用途で使用する場合は、上記の研究論文を引用してください。ありがとう。

機械学習アルゴリズムには次のものがあります。

ベイズ BayesNet、NaiveBayes

関数 Logistic、SimpleLogistic、MultiLayerPerceptron (ニューラル ネットワーク)

Lazy IBk (K Nearest Neighbours)、KStar

メタ AdaBoostM1、バギング、LogitBoost、MultiBoostAB、ランダム委員会、RandomSubSpace、RotationForest

ルール 連言ルール、決定表、DTNB、JRip、OneR、PART、Ridor、ZeroR

ツリー ADTree、BFTree、DecisionStump、ForestPA、J48 (C4.5)、LADTree、ランダム フォレスト、RandomTree、REPTree、SimpleCART、SPAARC、SysFor。

クラスタラー DBSCAN、Expectation Maximization (EM)、Farthest-First、FilteredClusterer、SimpleKMeans

アソシエーション Apriori、FilteredAssociator、FPGrowth

>> データセット ファイルはどこにありますか? DataLearner には「rain.csv」という組み込みのデモ データセットが付属していますが、OpenML Web サイトには、人気のある「ecoli」セット (https://www.openml.org) を含む多くのデータセットもあります。 ARFF バージョンをスマートフォンにダウンロードし、DataLearner にロードしてモデルを構築します。新しいビデオ チュートリアルをご覧ください - https://www.youtube.com/watch?v=81tSbclMVT8

このソフトウェアは現状有姿で提供されます。テストは行われていますが、黙示または保証はされません。