Weka

Weka 3.8.5 – Descargar gratis

0
(0)

Se usa ampliamente para la enseñanza, la investigación y las aplicaciones industriales, contiene una gran cantidad de herramientas integradas para tareas estándar de aprendizaje automático y, además, brinda acceso transparente a cajas de herramientas conocidas como scikit-learn, R y Deeplearning4j.

Aprendizaje automático sin programación

Weka se puede utilizar para crear canalizaciones de aprendizaje automático, entrenar clasificadores y ejecutar evaluaciones sin tener que escribir una sola línea de código:

Abrir un conjunto de datos

Primero, abrimos el conjunto de datos que nos gustaría evaluar.

Elige un clasificador

En segundo lugar, seleccionamos un algoritmo de aprendizaje para usar, por ejemplo, el clasificador J48, que aprende árboles de decisión.

Evaluar la precisión predictiva

Finalmente, realizamos una evaluación de validación cruzada de 10 veces y obtenemos una estimación del rendimiento predictivo.

Tenga en cuenta que los programadores también pueden implementar fácilmente esta canalización utilizando la API de Java de Weka:

Aprendizaje profundo con WEKA

WekaDeeplearning4j es un paquete de aprendizaje profundo para Weka. Las redes neuronales profundas, incluidas las redes convolucionales y las redes recurrentes, se pueden entrenar directamente desde las interfaces gráficas de usuario de Weka, proporcionando métodos de vanguardia para tareas como la clasificación de imágenes y texto.

Interoperabilidad WEKA

WEKA se puede integrar con las herramientas de ciencia de datos más populares.

R

Los modelos de Weka se pueden usar, construir y evaluar en R usando el paquete RWeka para R; a la inversa, los algoritmos R y las herramientas de visualización se pueden invocar desde Weka utilizando el paquete RPlugin para Weka.

Pitón

Se puede acceder a la funcionalidad de Weka desde Python usando Python Weka Wrapper. Por el contrario, los kits de herramientas de Python como scikit-learn se pueden usar desde Weka.

Chispa – chispear

Para ejecutar algoritmos basados ​​en Weka en conjuntos de datos realmente grandes, está disponible el paquete distribuido Weka para Spark. Hace posible entrenar cualquier clasificador de Weka en Spark, por ejemplo.

¿Le ha parecido útil este contenido?

¡Haz clic en una estrella para puntuar!

Promedio de puntuación 0 / 5. Recuento de votos: 0

Hasta ahora, ¡no hay votos!. Sé el primero en puntuar este contenido.