DataLearner - Data Mining Software for Android for Android APK

Descrição

O DataLearner é uma ferramenta fácil de usar para mineração de dados e descoberta de conhecimento de seus próprios conjuntos de dados de treinamento formatados em ARFF e CSV (* veja abaixo). É totalmente independente, não requer armazenamento externo ou conectividade de rede, cria modelos diretamente em seu telefone ou tablet. Este não é um curso de treinamento ou livro - é um aplicativo de mineração de dados baseado em aprendizado de máquina genuíno.

>> Suporte a ARFF e CSV <<

Os conjuntos de dados de treinamento devem estar em conformidade com o formato Weka ARFF ou CSV (variável separada por vírgula). Os arquivos CSV devem ter os seguintes recursos:

* deve incluir uma linha de cabeçalho

* atributo class é inicialmente definido como última coluna

>> Forçar atributo de classe para nominal <<

A maioria dos algoritmos do DataLearner espera atributos de classe nominais/categóricas e usar um atributo de classe numérico fará com que a maioria dos algoritmos falhe. O novo 'atributo de classe de força para nominal' supera isso, no entanto, atributos de classe nominais com muitos valores distintos podem usar muita memória RAM.

*** NOTÍCIA! A pesquisa DataLearner foi selecionada para apresentação na ADMA 2019 (15th International Conference on Advanced Data Mining and Applications) e será publicada em 'Lecture Notes in Artificial Intelligence' (Springer) ***

O DataLearner apresenta algoritmos de classificação, associação e clustering do pacote de código aberto Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), além de novos algoritmos desenvolvidos pela Data Science Research Unit (DSRU) da Charles Sturt University. Combinado, o aplicativo fornece 42 algoritmos de aprendizado de máquina/mineração de dados, incluindo RandomForest, C4.5 (J48) e NaiveBayes.

O DataLearner não coleta nenhuma informação que requer acesso ao armazenamento do seu dispositivo simplesmente para carregar seus conjuntos de dados e construir seus modelos de aprendizado de máquina.

O DataLearner está sendo usado como uma ferramenta de ensino na disciplina de Engenharia de Dados e Conhecimento ITC573 para o mestrado em Tecnologia da Informação da Universidade Charles Sturt.

Obtenha os recursos:

Código-fonte licenciado pela GPL3 no Github: https://github.com/darrenyatesau/DataLearner

Vídeo rápido no YouTube: https://youtu.be/H-7pETJZf-g

Trabalho de pesquisa sobre arXiv: https://arxiv.org/abs/1906.03773

Documento da conferência AusDM 2018 que iniciou o DataLearner: https://www.researchgate.net/publication/331126867

Pesquisadores, se você usar este aplicativo em aplicativos de pesquisa, cite os trabalhos de pesquisa acima. Obrigado.

Os algoritmos de aprendizado de máquina incluem:

Bayes BayesNet, NaiveBayes

Funções Logística, SimpleLogistic, MultiLayerPerceptron (Rede Neural)

Lazy IBk (K vizinhos mais próximos), KStar

Meta AdaBoostM1, Bagging, LogitBoost, MultiBoostAB, Random Committee, RandomSubSpace, RotationForest

Regras Conjuntivas, Tabela de Decisão, DTNB, JRip, OneR, PART, Ridor, ZeroR

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

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

Associações A priori, FilteredAssociator, FPGrowth

>> Onde encontrar arquivos de conjunto de dados? <<

O DataLearner vem com um conjunto de dados de demonstração integrado chamado 'rain.csv', mas você também encontrará muitos conjuntos de dados no site do OpenML - incluindo o popular conjunto 'ecoli' (https://www.openml.org). Baixe as versões ARFF para o seu telefone e carregue-as no DataLearner para construir modelos. Assista ao nosso novo tutorial em vídeo - https://www.youtube.com/watch?v=81tSbclMVT8

Este software é fornecido COMO ESTÁ - embora tenha sido testado, nenhuma garantia está implícita ou fornecida.