Tìm Hiểu Về Weka, Một Phần Mềm Tuyệt Vời Dành Cho Khai Phá Dữ Liệu

Khai phá dữ liệu (Data Mining) và học máy (Machine Learning) là những lĩnh vực khá khó để khám phá và nghiên cứu. Do đó, nhiều phần mềm đã ra đời với mục tiêu là giúp cho người dùng có thể dễ dàng nghiên cứu các bài toán trong những lĩnh vực khó nhằn này. Những phần mềm đó có thể kể đến như Matlab, Orange, KNIME hay RapidMiner. Trong bài viết này, tôi sẽ đề cập đến phần mềm Weka, một phần mềm mã nguồn mở tuyệt vời dành cho khai phá dữ liệu.

Tổng quan

Weka – Waikato Environment for Knowledge Analysis, là bộ phần mềm học máy, mã nguồn mở, do đại học Waikato phát triển bằng Java, nhằm phục vụ cho các nhiệm vụ chuyên về khai phá dữ liệu. Weka chứa các công cụ phục vụ cho tiền xử lý dữ liệu, phân loại, hồi quy, phân cụm, các luật liên quan và trực quan hóa. Nó cũng phù hợp cho việc phát triển, xây dựng các mô hình học máy và có khả năng chạy được trên nhiều hệ điều hành khác nhau như Windows, Mac, Linux.

Các tính năng chính

Những tính năng vượt trội trong Weka có thể kể đến là:

• Mã nguồn mở
• Hỗ trợ các thuật toán học máy (machine learning) và khai phá dữ liệu
• Trực quan hóa, dễ dàng xây dựng các ứng dụng thực nghiệm
• Do sử dụng JVM nên Weka độc lập với môi trường

Kiến trúc trong thư viện Weka bao gồm hơn 600 class và được tổ chức thành 10 package. Chính vì thế, người sử dụng có thể dùng trực tiếp trên phần mềm hoặc sử dụng những class này làm bộ thư viện để phát triển các ứng dụng của riêng mình.

Môi trường Weka

Môi trường chính của Weka bao gồm:

• Explorer: cho phép sử dụng các tính năng của Weka để khai phá dữ liệu
• Experimenter: cho phép tiến hành các thí nghiệm và thực hiện các bài kiểm tra thống kê giữa các mô hình học máy
• KnowledgeFlow: môi trường cho phép tương tác đồ họa để thiết kế các thành phần của một thí nghiệm
• SimpleCLI: giao diện dòng lệnh

Định dạng dữ liệu

Định dạng dữ liệu đầu vào thông dụng trong Weka là định dạng .arff và .csv Tuy nhiên, với những định dạng khác, để có thể sử dụng trong Weka, chúng ta cần phải thực hiện việc chuyển đổi dữ liệu sang định dạng .csv hoặc những định dạng mà Weka có thể xử lý được. Chi tiết về cách chuyển đổi dữ liệu. Quý độc giả có thể xem tại đây

Tổng kết

Với những tính năng vượt trội và mạnh mẽ, đặc biệt là phần mềm mã nguồn mở, giờ đây người dùng có thể nghiên cứu các giải thuật trong khai phá dữ liệu hay học máy một cách dễ dàng và trực quan hóa hơn, đặc biệt là những người mới tập tành nghiên cứu, tìm hiểu lĩnh vực này. Ngoài ra, với những chuyên gia, chúng ta có thể sử dụng các class có sẵn để làm thư viện và tùy biến, chỉnh sửa thành những chức năng phục vụ cho nghiên cứu chuyên sâu.

Chia sẻ:

• X
• Facebook

Thích Đang tải...

Có liên quan