| ਫਾਈਲ ਦੀ ਕਿਸਮ | APK |
|---|---|
| ਵਰਜਨ | 1.1.7 |
| ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ | Darren Yates |
| ਰਿਹਾਈ ਤਾਰੀਖ | 3 ਨਵੰ 2019 |
| ਮਿਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਗਈ | 3 ਨਵੰ 2019 |
| ਓਸ ਜਰੂਰਤਾਂ | Android |
| ਜਰੂਰਤਾਂ | Requires Android 4.4 and up |
| ਕੁੱਲ ਡਾਉਨਲੋਡਸ | 4 |
| ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਡਾਉਨਲੋਡਸ | 1 |
| ਮੁੱਲ | Free |
ਵੇਰਵਾ
DataLearner ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਅਨੁਕੂਲ ARFF ਅਤੇ CSV-ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ (* ਹੇਠਾਂ ਦੇਖੋ) ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਖੋਜ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਟੂਲ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ ਸਟੋਰੇਜ ਜਾਂ ਨੈਟਵਰਕ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਇਹ ਸਿੱਧੇ ਤੁਹਾਡੇ ਫ਼ੋਨ ਜਾਂ ਟੈਬਲੇਟ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਈ ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਰਸ ਜਾਂ ਕਿਤਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਐਪ ਹੈ।
>> ARFF ਅਤੇ CSV ਸਮਰਥਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ Weka ARFF ਫਾਰਮੈਟ ਜਾਂ CSV (ਕਾਮਾ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਵੇਰੀਏਬਲ) ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। CSV ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ:
* ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਰਲੇਖ ਕਤਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ
* ਕਲਾਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ ਕਾਲਮ ਵਜੋਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
>> ਕਲਾਸ ਐਟਰੀਬਿਊਟ ਨੂੰ ਨਾਮਾਤਰ 'ਤੇ ਫੋਰਸ ਕਰੋ DataLearner ਦੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਮਾਤਰ/ਸ਼੍ਰੇਣੀਗਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਨਵਾਂ 'ਫੋਰਸ ਕਲਾਸ ਐਟਰੀਬਿਊਟ ਟੂ ਨੋਮਿਨਲ' ਇਸ 'ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖਰੇ ਮੁੱਲਾਂ ਵਾਲੇ ਨਾਮਾਤਰ ਕਲਾਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ RAM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
*** ਖ਼ਬਰਾਂ! DataLearner ਖੋਜ ਨੂੰ ADMA 2019 (ਐਡਵਾਂਸਡ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ 15ਵੀਂ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਕਾਨਫਰੰਸ) ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਲਈ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ 'ਲੈਕਚਰ ਨੋਟਸ ਇਨ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ' (ਸਪਰਿੰਗਰ) *** ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
DataLearner ਵਿੱਚ ਚਾਰਲਸ ਸਟਰਟ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਰਿਸਰਚ ਯੂਨਿਟ (DSRU) ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵੇਕਾ (ਵਾਈਕਾਟੋ ਐਨਵਾਇਰਮੈਂਟ ਫਾਰ ਨਾਲੇਜ਼ ਐਨਾਲਿਸਿਸ) ਪੈਕੇਜ ਤੋਂ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਮਿਲਾ ਕੇ, ਐਪ 42 ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ/ਡਾਟਾ-ਮਾਈਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ, C4.5 (J48) ਅਤੇ NaiveBayes ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
DataLearner ਕੋਈ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਡਿਵਾਈਸ ਸਟੋਰੇਜ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
DataLearner ਨੂੰ ਚਾਰਲਸ ਸਟਰਟ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿਖੇ ਮਾਸਟਰ ਆਫ਼ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਪੋਸਟ-ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਡਿਗਰੀ ਲਈ ITC573 ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਧਿਆਪਨ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ:
ਗੀਥਬ 'ਤੇ GPL3-ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਸਰੋਤ ਕੋਡ: https://github.com/darrenyatesau/DataLearner
YouTube 'ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਵੀਡੀਓ: https://youtu.be/H-7pETJZf-g
arXiv 'ਤੇ ਖੋਜ ਪੱਤਰ: https://arxiv.org/abs/1906.03773
AusDM 2018 ਕਾਨਫਰੰਸ ਪੇਪਰ ਜਿਸਨੇ DataLearner ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ: https://www.researchgate.net/publication/331126867
ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਖੋਜ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਐਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਖੋਜ ਪੱਤਰਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ। ਧੰਨਵਾਦ।
ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਬਾਏਸ ਬੇਇਸਨੈੱਟ, ਨੈਵੀਬੇਸ
ਫੰਕਸ਼ਨ ਲੌਜਿਸਟਿਕ, ਸਿੰਪਲਲੌਜਿਸਟਿਕ, ਮਲਟੀਲੇਅਰ ਪਰਸੈਪਟਰੋਨ (ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ)
ਆਲਸੀ IBk (K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ), KStar
Meta AdaBoostM1, Bagging, LogitBoost, MultiBoostAB, Random Committee, RandomSubSpace, Rotation Forest
ਨਿਯਮ ਸੰਯੋਜਕ ਨਿਯਮ, ਫੈਸਲਾ ਸਾਰਣੀ, DTNB, JRip, OneR, PART, Ridor, ZeroR
ਰੁੱਖ ADTree, BFTree, DecisionStump, ForestPA, J48 (C4.5), LADTree, Random Forest, RandomTree, REPTree, SimpleCART, SPAARC, SysFor.
ਕਲੱਸਟਰਰ ਡੀ.ਬੀ.ਐੱਸ.ਸੀ.ਏ.ਐਨ., ਐਕਸਪੈਕਟੇਸ਼ਨ ਮੈਕਸੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਈ.ਐੱਮ.), ਸਭ ਤੋਂ ਦੂਰ-ਪਹਿਲਾਂ, ਫਿਲਟਰਡ ਕਲੱਸਟਰਰ, ਸਧਾਰਨ ਕੇਮੀਨ
ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨਾਂ ਐਪਰੀਓਰੀ, ਫਿਲਟਰਡ ਐਸੋਸੀਏਟਰ, ਐੱਫ.ਪੀ.ਜੀ
>> ਡੇਟਾਸੈਟ ਫਾਈਲਾਂ ਕਿੱਥੇ ਲੱਭਣੀਆਂ ਹਨ? DataLearner 'rain.csv' ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਡੈਮੋ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਓਪਨਐਮਐਲ ਵੈਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਵੀ ਮਿਲਣਗੇ - ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ 'ਈਕੋਲੀ' ਸੈੱਟ (https://www.openml.org) ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਫ਼ੋਨ 'ਤੇ ARFF ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਤੋਂ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ DataLearner ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰੋ। ਸਾਡਾ ਨਵਾਂ ਵੀਡੀਓ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਦੇਖੋ - https://www.youtube.com/watch?v=81tSbclMVT8
ਇਹ ਸੌਫਟਵੇਅਰ AS-IS ਸਪਲਾਈ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ - ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕੋਈ ਵਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।
