Що таке теорія інструментів Weka?

Weka є набір алгоритмів машинного навчання для завдань інтелектуального аналізу даних. Алгоритми можна застосувати безпосередньо до набору даних або викликати з вашого власного коду Java. Weka містить інструменти для попередньої обробки даних, класифікації, регресії, кластеризації, правил асоціації та візуалізації.

WEKA допомагає організаціям, які керуються даними, безперебійно та стабільно зберігати, обробляти та керувати даними практично будь-де за допомогою хмарної простоти та локальної продуктивності.

Середовище Вайкато для аналізу знань Середовище Вайкато для аналізу знань (Weka) — це безкоштовне програмне забезпечення для машинного навчання та аналізу даних, ліцензоване згідно з GNU General Public License.

Він містить набір інструментів візуалізації та алгоритмів для аналізу даних і прогнозного моделювання в поєднанні з графічним інтерфейсом користувача. Weka підтримує кілька стандартних завдань інтелектуального аналізу даних, зокрема, попередня обробка даних, кластеризація, класифікація, регресія, візуалізація та вибір ознак.

WEKA є потужний інструмент для розробки моделей машинного навчання. Він забезпечує реалізацію кількох найпоширеніших алгоритмів ML. Перш ніж ці алгоритми будуть застосовані до вашого набору даних, це також дає змогу попередньо обробити дані.

Weka є набір алгоритмів машинного навчання для завдань інтелектуального аналізу даних. Алгоритми можна застосувати безпосередньо до набору даних або викликати з вашого власного коду Java. Weka містить інструменти для попередньої обробки даних, класифікації, регресії, кластеризації, правил асоціації та візуалізації.