כיצד להתקין ולהשתמש ב-Keel ב-Linux Optimize כדי לייעל אלגוריתמי כריית נתונים מורכבים

שִׁדְרִית (חילוץ ידע מבוסס על למידה אבולוציונית) הוא כלי תוכנה מבוסס ג'אווה המתמחה ביישום אלגוריתמים אבולוציוניים. מכיוון שהוא קוד פתוח, הוא מספק מגוון רחב של אלגוריתמים לגילוי ידע שניתן להשתמש בהם בניסויים המניעים את קהילת כריית הנתונים והניתוח. הוא מספק ממשק משתמש גרפי פשוט וקל לשימוש שמפחית משמעותית את המורכבות הכוללת של כלי זה. רוב הכלים הדומים בשוק דורשים מהמשתמשים ליצור איתם אינטראקציה על ידי כתיבת הקוד ואילו Keel מסירה את הדרישה הזו על ידי מתן GUI אינטואיטיבי שניתן להשתמש בו על ידי מתחילים ומומחים כאחד.

Keel מספקת מגוון רחב של אלגוריתמים שונים המבוססים על אינטליגנציה חישובית, כולל סיווג, רגרסיה, מיצוי תכונות, ניתוח דפוסים, אשכולות ועוד. עם מודלים מיינסטרים אפויים ישירות לתוך האפליקציה עצמה, Keel הוא כלי שימושי מאוד בכל הנוגע לביצוע ניתוחי נתונים גישושים על מערכי נתונים גולמיים. ממשק הגרירה והשחרור הפשוט שלו יחד עם קלות השימוש בפונקציונליות מאפשר ניסוי מהיר ויעיל בכריית נתונים למטרות חינוכיות ומחקריות כאחד. כלים כמו Keel הולכים וגדלים בפופולריות בגלל הגישה הפשטנית שלהם לפרקטיקות אלגוריתמיות מורכבות אחרת.

הַתקָנָה

ישנן שתי דרכים עיקריות שבהן אנו יכולים להתקין שִׁדְרִית בכל מחשב לינוקס. הראשון כרוך ביציאה ל- דף אינטרנט של קיל והורדת התוכנה משם. השני, שעליו נעקוב במדריך ההתקנה הזה, מחייב אותנו להוריד את Keel באמצעות wget כלי הורדה זמין עבור משתמשי לינוקס.

1. אנחנו מתחילים בקבלת wget במחשב הלינוקס שלנו.

הפעל את הפקודה הבאה כדי להוריד את ה-wget באמצעות ה- מַתְאִים מנהל אריזה:

תראה פלט מסוף דומה:

2. עכשיו כשיש לנו את wget הכלי המותקן במחשב הלינוקס שלנו, אנו משתמשים בו כדי להוריד את שִׁדְרִית כְּלִי.

זה קישור שאנחנו עוברים ל-wget.

הפעל את הפקודה הבאה בטרמינל שלך:

אתה אמור לראות פלט דומה במסוף שלך:

לאחר שההורדה של Keel תסיים, נוכל להמשיך עם שאר ההתקנה.

3. כעת אנו מחלצים את הקובץ הדחוס שהורדנו בשלב הקודם באמצעות הכלי Linux Unzip.

הפעל את הפקודה הבאה:

אתה אמור לראות פלט דומה במסוף:

4. נווט אל התיקיה Keel על ידי הפעלת הפקודה הבאה:

5. הפעל את הפקודה הבאה כדי להתחיל בהתקנה:

עם זה, Keel אמור להיות זמין עבורך לשימוש במחשב הלינוקס שלך.

מדריך למשתמש

אינטראקציה עם שִׁדְרִית היישום ממש קל ופשוט. הבה נתחיל בייבוא ​​של ערכת נתונים של איריס לתוך חלל העבודה שלנו.

בזמן שאנו מייבאים את הנתונים, הכלי מראה לנו את הקיבוץ הכולל של נקודת הנתונים במערך הנתונים. זה גם מראה לנו את המחלקות השונות הקיימות במערך הנתונים יחד עם המידע הבסיסי כמו הטווחים המספריים שנקודות הנתונים הללו משתרעות על פני והשונות הכוללת והערכים הממוצעים שהיא מציגה. מידע זה מאפשר למשתמשים להבין טוב יותר כיצד להמשיך בהכנת הנתונים לכל סוג של משימת ניתוח נתונים.

בהמשך לניסוי, אנו נתקלים בטכניקות השונות שניתן להשתמש בהן כדי ליצור את הניסוי שלנו על כל מערך נתונים. את אלגוריתמי הלמידה השונים שניתן להשתמש בהם על הנתונים שלנו ניתן לראות בתמונה הבאה. בהתאם לאופי מערך הנתונים ולדרישות הניסוי, ניתן להתנסות באלגוריתמים שונים.

לדוגמה, אם אתה עובד עם נתונים ללא תווית ועליך למצוא קווי דמיון בין נקודות הנתונים השונות במערך הנתונים שלך, שימוש באלגוריתם מקבץ מהאפשרויות השונות הזמינות יכול לעזור לך להבין טוב יותר את נקודות הנתונים. זה בסופו של דבר עוזר לך לתייג ולסווג את נקודות הנתונים כך שניתן יהיה לבנות את הניסוי באמצעות אלגוריתמי למידה מפוקחים מקיפים יותר.

סיכום

ה שִׁדְרִית פלטפורמה לניתוח נתונים היא משאב טוב הן למטרות מחקר והן למטרות חינוכיות. ממשק משתמש גרפי קל לשימוש זה עוזר למשתמשים להבין טוב יותר את הדרישות של הנתונים יחד עם מתן הפניות לוגיות לטכניקות ואלגוריתמים מועילים המסייעים עוד יותר למשתמשים בתהליכי העבודה שלהם. קיום מגוון רחב של אלגוריתמים שונים הנופלים תחת הקטגוריות השונות והטכניקות האלגוריתמיות מאפשרות למשתמשים להתנסות עם כיוונים לוגיים רבים ולהשוות תוצאות אלו כך שניתן יהיה להגיע לפתרון האופטימלי ביותר לכל בעיה.

גישת הגרירה והשחרור ללא קוד של Kel לכריית נתונים עוזרת אפילו למתחילים לעבוד ללא מאמץ עם מודלים של בינה חישובית מקיפה. זה מספק תובנות לגבי מערכי נתונים מורכבים וכתוצאה מכך גוזר מסקנות שימושיות שעוזרות לפתור את הבעיות בעולם האמיתי.