Weka

par Weka GNU

Weka est utilisé à des fins d'exploration de données en utilisant un large assortiment d'algorithmes d'apprentissage automatique

Système d'exploitation: Windows

Éditeur: Weka GNU

Version : Weka 3.8.2

Contrôle antivirus: a passé

Rapport trompeur

Weka est un logiciel disponible pour les plateformes Windows qui sont spécifiquement destinées à l'exploration de données. Weka utilise une grande quantité d'algorithmes d'apprentissage automatique pour rechercher et identifier des informations pertinentes dans de grandes quantités de données. L'apprentissage automatique examine les volumes de données pour détecter des modèles et adapter ensuite les actions du programme en conséquence. Weka est extrêmement flexible dans la mesure où il permet à l'utilisateur de manipuler plusieurs variables pour réaliser des expériences sur les données brutes.

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Caractéristiques : 

&bull ; Augmente ou soustrait la valeur par défaut aux champs absents en élaborant des conflits pendant l'étape d'identification et de collecte des données

Il est plus souple d'utilisation que les autres outils de data mining.
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&bull ; Anticipe l'étiquette des données et les catégorise en fonction de l'association entre les choses

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&bull ; Regroupe les données associées dans un cluster jusqu'à ce qu'il puisse être utilisé pour détecter un groupe défini

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&bull ; Doté de nombreuses techniques d'exploration de données telles que la classification, le clustering et le filtrage

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&bull ; Interface schématique qui édicte les tâches de data mining sur les données brutes

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&bull ; Permet à l'utilisateur de mettre en œuvre diverses variations expérimentales sur de grands ensembles de données

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&bull ; Capacité à renforcer l'apprentissage incrémental en fonction des résultats antérieurs

&bull ; Interface compréhensible pour l'utilisation d'un terminal pour exécuter des commandes

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&bull ; Fournit un Workbench qui incorpore efficacement toutes les interfaces graphiques à une interface unifiée

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&bull ; Plate-forme indépendante

&bull ; Fournit une fonction de visualisation qui montre à l'utilisateur une représentation de données en 2D qui est utilisée pour identifier la complexité du problème d'apprentissage

Différentes versions de Weka nécessitent des versions spécifiques de Java pour fonctionner. Les versions les plus récentes de Weka nécessitent Java 8 ou une version ultérieure. En raison de certains outils tiers, une version particulière plus ancienne de Weka est parfois nécessaire et peut être obtenue sur la page d'accueil de Weka. Weka propose un livre sur l'extraction de données qui décrit le logiciel et les nombreuses techniques utilisées dans Weka. Weka fournit des mises à jour et des corrections de bugs disponibles en téléchargement sur la page web du logiciel. 


PROS
Offre une large gamme d'algorithmes d'apprentissage automatique.
Interface utilisateur facile à comprendre et à utiliser.
Open-source et gratuit pour tous les utilisateurs.

CONS
Manque d'interface utilisateur intuitive pour les débutants.
Pas d'assistance en ligne en temps réel.
Mises à jour de fonctionnalités peu fréquentes.
image/svg+xmlBotttsPablo Stanleyhttps://bottts.com/Florian Körner James S*******v
Il s'agit d'un logiciel open source dédié à l'analyse de données et à l'apprentissage automatique. Il permet de créer des modèles prédictifs, des classifications, des clusters, des règles d'association et des régressions en utilisant divers algorithmes. Il offre également des fonctionnalités pour la préparation des données, la sélection des attributs et la visualisation des résultats. Les utilisateurs peuvent importer et exporter des données dans différents formats et personnaliser les paramètres des algorithmes. Le logiciel est largement utilisé dans la recherche universitaire, l'industrie et l'éducation.
image/svg+xmlBotttsPablo Stanleyhttps://bottts.com/Florian Körner Ross U*****q
Weka est un logiciel d'apprentissage automatique performant et facile à utiliser.
image/svg+xmlBotttsPablo Stanleyhttps://bottts.com/Florian Körner Kyle
Ce programme fournit un ensemble de solutions faciles à utiliser pour l'analyse de données, bien qu'il exige une certaine connaissance en statistiques pour l'exploiter pleinement.
image/svg+xmlBotttsPablo Stanleyhttps://bottts.com/Florian Körner Kyle
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