Uno dei termini popolari nelle tecniche di apprendimento automatico è data mining . È il processo di estrazione di informazioni nascoste o precedentemente sconosciute e potenzialmente utili dalle grandi serie di dati. Il risultato può essere per l’analisi e il raggiungimento di approfondimenti significativi per lo sviluppo di un’organizzazione.
In questo articolo, elenchiamo gli otto migliori strumenti di data mining open source che uno deve conoscere.
(L’elenco è in ordine alfabetico)
1 | Apache Mahout
Apache Mahout è un popolare framework di algebra lineare distribuita. Il framework è un DSL Scala matematicamente espressivo progettato per consentire a statistici e data scientist di implementare i loro algoritmi in modo più rapido. Crea un ambiente per la creazione rapida di applicazioni di apprendimento automatico scalabili e basate sulle prestazioni .
Alcune delle caratteristiche sono-Scala DSL matematicamente espressivo
Supporto per più backend distribuiti (incluso Apache Spark)
Solutori nativi modulari per accelerazione CPU / GPU / CUDA
Consente alle applicazioni di analizzare set di dati di grandi dimensioni in modo più rapido
2 | DataMelt
DataMelt o DMelt è un software open source per calcoli numerici, matematica, statistica, calcoli simbolici, analisi e visualizzazione dei dati. La piattaforma è una combinazione di vari linguaggi di scripting come Python , Ruby, Groovy, tra gli altri con diversi pacchetti Java.
Alcune delle caratteristiche sono-
DMelt è una piattaforma computazionale e può essere utilizzata con diversi linguaggi di programmazione su vari sistemi operativi
DataMelt può essere utilizzato con diversi linguaggi di scripting per la piattaforma Java, come Jython (linguaggio di programmazione Python), Groovy, JRuby (linguaggio di programmazione Ruby) e BeanShell.
Crea immagini di grafica vettoriale di alta qualità (SVG, EPS, PDF, ecc.) Che possono essere incluse in LaTeX e altri sistemi di elaborazione del testo.
3 | Elki
L’ambiente per lo sviluppo di applicazioni KDD supportate da Index-Structures o ELKI è un software di data mining open source scritto in linguaggio Java. Questa piattaforma mira alla ricerca di algoritmi, con particolare attenzione ai metodi non supervisionati nell’analisi dei cluster e nel rilevamento anomalo.
Alcune delle caratteristiche sono-
Fornisce strutture di indice di dati come il ramo R * che può fornire significativi miglioramenti delle prestazioni
La piattaforma è progettata per essere facile da estendere per ricercatori e studenti in questo settore
ELKI offre una vasta collezione di algoritmi altamente parametrizzabili
4 | KNIME
Scritta in Java e basata su Eclipse, la piattaforma di analisi KNIME è un software open-source per svolgere compiti nella scienza dei dati. Si tratta di un ambiente di sviluppo software multilingue e comprende un ambiente di sviluppo integrato (IDE) e un sistema plug-in estensibile. Knime è una piattaforma gratuita di analisi dei dati, reportistica e integrazione che crea nuovi sviluppi intuitivi e in continua integrazione.
Alcune delle caratteristiche sono-
Ti consente di scegliere tra oltre 2000 nodi per creare il tuo flusso di lavoro
Permette di creare flussi di lavoro visivi con un’interfaccia grafica intuitiva in stile drag and drop, senza necessità di codifica
5 | Orange
Orange è un software di data mining basato su componenti open source per l’apprendimento automatico e la visualizzazione dei dati. Include una gamma di tecniche di visualizzazione, esplorazione, preelaborazione e modellazione dei dati e può essere utilizzato come modulo per il linguaggio di programmazione Python.
Alcune delle caratteristiche sono-
Orange ha una visualizzazione interattiva dei dati e può anche eseguire semplici analisi dei dati
Include l’esplorazione interattiva dei dati per una rapida analisi qualitativa con una visualizzazione pulita
6 | Rattle
Scritto in linguaggio R, Rattle è una popolare GUI open source per il data mining che presenta riepiloghi statistici e visivi dei dati. Trasforma i dati in modo che possano essere facilmente modellati. Costruisce dai dati sia modelli di apprendimento automatico non supervisionati che supervisionati, presenta graficamente le prestazioni dei modelli e calcola nuovi set di dati per la distribuzione in produzione.
Alcune delle caratteristiche sono-
Fornisce una notevole funzionalità di data mining esponendo la potenza del software statistico R attraverso una GUI
Tutte le interazioni attraverso l’interfaccia utente grafica vengono acquisite come uno script R che può essere facilmente eseguito in R indipendentemente dall’interfaccia Rattle
Lo strumento può essere utilizzato per apprendere e sviluppare abilità in R e quindi per costruire modelli iniziali in Rattle
7 | scikit-learn
scikit-learn è una popolare libreria Python per l’analisi e il data mining di dati costruita su SciPy, Numpy e Matplotlib. Le funzioni primarie di scikit-learn sono suddivise in classificazione, regressione, clustering, riduzione della dimensionalità, selezione del modello e preelaborazione dei dati.
Alcune delle caratteristiche sono-
Scikit-learn include strumenti semplici ed efficienti per l’analisi predittiva dei dati
Fornisce modelli popolari tra cui riduzione della dimensionalità, metodi di ensemble di convalida incrociata, apprendimento multiplo, messa a punto dei parametri e molto altro.
8 | Weka
WEKA o Waikato Environment for Knowledge Analysis è un popolare software di apprendimento automatico open source a cui è possibile accedere tramite un’interfaccia utente grafica, applicazioni terminali standard o un’API Java. È una raccolta di algoritmi di machine learning per la risoluzione di problemi di data mining nel mondo reale. È scritto in Java e funziona su quasi tutte le piattaforme.
Alcune delle caratteristiche sono-
WEKA contiene numerosi strumenti integrati per le attività di apprendimento automatico standard
Fornisce un accesso trasparente a toolbox noti come scikit-learn, R e Deeplearning4j
