انجام پروژه داده کاوی با وکا Weka برای بسیاری از دانش پژوهان مهم است و از بحثهای جدیدی است که باید دانشجویان یاد بگیرند.موسسه تحلیلی بامدیر می تواند به بهترین شکل در داده کاوی و تحلیل با نرم افزار وکا به شما کمک کند.اما نرم افزار وکا(weka) چیست و چه کاربردی دارد؟ در این قسمت از سایت بامدیر شما را بیشتر با این نرم افزار آشنا می کنیم.
نرم افزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند توسعه یافته ،اسم این نرم افزار از عبارت “Waikato Environment for knowledge Analysis” استخراج شده است. همچنین Weka ، نام پرنده ای با طبیعت جستجوگر است که پرواز نمیکند و در نیوزلند زندگی می کند. این نرم افزار به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر [7] GNU انتشار یافته است.نرم افزار Weka تقریباً روی هر پلتفرمی قابل اجرا است .وکا تحت سیستم عاملهای ویندوز، لینوکس ، مکینتاش، و حتی روی یک منشی دیجیتالی شخصی نیز تست و آزمایش شده که براحتی کار میکند.
کاربرد نرم افزار وکا
این نرم افزار شامل مجموعه ای متنوع از ابزارهای تبدیل مجموعه های داده ها، همانند الگوریتمهای گسسته سازی است. در این محیط می توان یک مجموعه داده را پیش پردازش نمود، آن را به یک طرح یادگیری وارد کرد، و دسته بندی حاصله و کارآیی اش را مورد تحلیل قرار داد. (همه این کارها، بدون نیاز به نوشتن هیچ قطعه برنامه ای قابل انجام است.)
محیط وکا ، شامل روشهایی برای همه مسایل استاندارد داده کاوی مانند رگرسیون، رده بندی، خوشه بندی، کاوش قواعد انجمنی و انتخاب ویژگی است. با در نظر گرفتن اینکه، داده ها بخش مکمل کار می باشند، بسیاری از ابزارهای پیش پردازش داده ها و مصورسازی آنها فراهم گشته است. همه الگوریتمها، ورودیهای خود را به صورت یک جدول رابطه ای به فرمت ARFF دریافت می کنند. این فرمت داده ها، میتواند از یک فایل خوانده شده یا به وسیله یک درخواست از پایگاه داده ای تولید گردد.
یکی از راههای به کارگیری Weka ، اعمال یک روش یادگیری به یک مجموعه داده و تحلیل خروجی آن برای شناخت چیزهای بیشتری راجع به آن اطلاعات میباشد. راه دیگر استفاده از مدل یادگیری شده برای تولید پیش بینی هایی در مورد نمونه های جدید است. سومین راه، اعمال یادگیرنده های مختلف و مقایسه کارآیی آنها به منظور انتخاب یکی از آنها برای تخمین است. روشهای یادگیری Classifier نامیده می شوند و در واسط تعاملی Weka ، میتوان هر یک از آنها را از منو انتخاب نمود. بسیاری از classifier ها پارامترهای قابل تنظیم دارند که می توان از طریق صفحه ویژگیها یا object editor به آنها دسترسی پیدا کرد. یک واحد ارزیابی مشترک، برای اندازه گیری کارآیی همه classifier به کار می رود.
پیاده سازیهای چارچوبهای یادگیری واقعی، منابع بسیار ارزشمندی هستند که Weka فراهم میکند. ابزارهایی که برای پیش پردازش دادهها استفاده میشوند. filter نامیده میشوند. همانند classifier ها، میتوان filter ها را از منوی مربوطه انتخاب کرده و آنها را با نیازمندیهای خود، سازگار نمود. در ادامه، به روش به کارگیری فیلترها اشاره میشود.
غیر از موارد فوق،نرم افزار Weka شامل پیاده سازی الگوریتمهایی برای یادگیری قواعد انجمنی، خوشه بندی داده ها در جایی که هیچ دسته ای تعریف نشده است، و انتخاب ویژگیهای مرتبط در داده ها می شود.
شما می توانید برای داده کاوی داده ها و انجام پروژه های وکا Weka با تیم تحلیلی با مدیر در ارتباط باشید.
