WEKA, veri madenciliği ve makine öğrenmesi alanlarında
kullanılan veri işleme programıdır. java
kullanılarak açık kaynak kodlu olarak geliştirilmiştir.
Birkaç standart veri madenciliği görevini,
daha spesifik olarak, veri ön işleme, kümeleme, sınıflandırma, gerileme,
görselleştirme ve özellik seçimi konularını desteklemektedir kolay erişim için grafik kullanıcı arayüzleri içerir. Grafik kullanıcı
arayüzleri sayesinde kullanım kolaylığı sağlar.
“Waikato Environment
for Knowledge Analysis” kelimelerinin baş harflerinden oluşmuş veri madenciliği yazılımıdır.
Günümüzde yaygın olarak kullanılan birçok makine öğrenimi algoritmalarını ve
metotlarını içermektedir. Hem Simple CLI (Command Line Interface – Komut Satırı Arayüzü) hem de drag&drop(Sürükle&Bırak) ile
kolayca veri madenciliği alanında projeler geliştirebilirsiniz. Python, R Project, Knime ve Java tabanlı
diller ve araçlardan Weka’ya bağlanarak içerisinde yer alan ya da Package
Manager’a ekleyebildiğiniz 3. Party Extensionlar ile ilgili algoritmaları
kullanmak oldukça kolaydır. Java tabanlı olduğu için platform (Windows, Linux,
MacOS) bağımsızdır. Aynı zamanda Büyük Veriyi (3V, 4V, 5V ya da 7V) işlemek ve
Derin Öğrenme (Deep Learning) alanında kullanabilmekte mümkündür.
Knıme basit anlamda ne yapıyor ?
diyecek olursak, verilerimizi işlememize
yardımcı olan açık kaynak kodlu veri madenciliği uygulama aracıdır. Gerek
kullanımın kolay olması gerekse de ücretsiz olması programın en önemli
özelliklerdendir. İçerisinde veri madenciliği uygulamaları yaparken
kullanabileceğiniz çok sayıda node barındırmaktadır.
KNIME, Node Repository altında yer alan node‘lar arasında ilişkilendirmeler yapılarak
verinin işlenmesi, yorumlanması, görselleştirmesi ve raporlanmasını sağlayan
bir veri analiz platformudur.
açık kaynak olarak geliştirilmektedir. KNIME Java
ile yazılmış ve Eclipse tabanlı kurulmuştur. KNIME mevcut sabit disk alanıyla
sınırlı olan BIG DATA süreçlerinde kullanıma uygundur. Ek özellikleri sisteme
entegre etmeyi mümkün kılan uzantı mekanizmasını kullanmaktadır, detaylar için
aşağıdaki KNIME Extensions başlığına bakabilirsiniz. Ağırlıklı olarak CRM (Customer
Relationship Management / Müşteri İlişkileri Yönetimi), iş zekası süreçlerindeki veri analizi
uygulamalarında kullanılmaktadır.
brew cask install knime
|
KNIME Node
Yapısı Nasıl Kullanılır?
KNIME, modül olarak ifade edebileceğimiz işlem hattı yapısıyla makine öğrenimi ve veri madenciliği ihtiyaçlarına
yönelik bir çok bileşene sahiptir ve bu bileşenler uygulama içerisinde “node”
olarak ifade edilir. Node’lar vasıtasıyla kod yazmadan detaylı işlemler
gerçekleştirmek mümkündür. İlişkilendirilen node’lar akış sırasına göre
çalıştırılır ve dönüşleri console üzerinden takip edilebilir. Ayrıca her node’a
ait çıktı ayrı ayrı görüntülenebilmektedir.
Yorumlar
Yorum Gönder