Weka

Wikipedia, Entziklopedia askea
Jump to navigation Jump to search
Weka-3.5.5.png
Weka-ren logoa.
Weka Zeelanda Berriko txori bat ere baita.

Weka (Ezagutzaren Azterketarako Waikato Ingurunea) Waikatoko unibertsitatean garatutako ikasketa automatikoaren eta datu-meatzaritzaren arloetan erabiltzen den Software-ingurune bat da. Weka GNU-GPL lizentziaren baldintzapean banatzen den software librea da.[1]

Historia[aldatu | aldatu iturburu kodea]

  • 1993. urtean, Zeelanda Berriko Waikatoko Unibertsitateak Weka programaren bertsio originala garatzeari ekin zion (TCL/TK eta C programazio-lengoaiak erabiliz).
  • 1997. urtean, kode guztia Javara itzultzea eta modelaketa-algoritmoen inplementazioa gehitzea adostu zen.
  • 2005. urtean, Wekak SIGKDD (Interes bereziko taldea jakinduriaren ikerkuntzan eta datu-meatzaritzan) taldetik "Datu Meatzaritza eta Jakinduria Aurkitzearen Zerbitzua" saria jaso zuen.
  • 2006. urtean, Pentanho Corporation-ek lizentzia berezi bat eskuratu zuen Weka Enpresa Inteligentzian erabiltzeko.

Deskribapena[aldatu | aldatu iturburu kodea]

Weka paketeak datu-analisiaren bistaratzean eta algoritmoetan eta iragartze-modelaketan erabiltzen diren tresna multzoa eskeintzen du. Hauekin lan egin ahal izateko interfaze grafiko bat erabiltzen da.

Wekaren bertsio originala hainbat programazio-lengoaietan inplementatutako algoritmoak modelatzeko eta C-ko datuak preprozesatzearen bitartez ikasketa automatikoaren arloan hainbat experimentu egiteko. Hasierako bertsio hau nekazaritzaren arloko datuak aztertzeko erabiltzen zen, baina 1997. urtean garatuko zen Java bertsioa (WEKA 3) oso erabilgarria bilakatuko litzateke irakaskuntzaren eta ikerkuntzaren arloetan.

Weka-ren ezaugarriak[aldatu | aldatu iturburu kodea]

Hauek dira Weka-ren ezaugarriak:

  • GNU-ren lizantzia publiko orokorraren baldintzapean dagoenez librea da.
  • Oso eramangarria da, Java-n inplementatuta dagoenez ia edozein plataformatan korritu baitaiteke.
  • Datuen preprozesatzerako eta modelaketarako teknika askoren kolekzioa du erabilgarri.
  • Erabiltzaile berriek erraz erabil dezakete bere interfaze grafikoari esker.

Wekak datu-meatzaritzaren arloko zereginak jasaten ditu, hala nola: datuen-preprozesamendua, clustering-a, klasifikazioa, erregresioa, bistaratzea eta aukeraketa. Gainera, JDBC konexioari esker, SQL bidezko datu-baseei kontsultak egiteko aukera ematen du, hauetako datuak prozesatu ahal izateko. Bestalde, Wekak ezin ditu datu-taula multi-relazionalak erabili, baina arazo hau konpontzen da taula horiek taula bakar batean konbinatuz.

Wekako algoritmoek ez dute sekuentzien modelaketarekin lan egiten.

Erabiltzailearen interfaze grafikoa[aldatu | aldatu iturburu kodea]

Aplikazioa zabaltzean Wekaren aukeraketa-interfazea zabaltzen zaigu (Weka GUI Chooser). Honek lau aukera ematen ditu: SIMPLE CLI, Explorer, Experimenter eta Knowledge Flow.

Simple CLI[aldatu | aldatu iturburu kodea]

Simple CLI Simple Command-Line Interface hitzen laburketa da. Honek kontsola bat dauka eta bertako komando-linea erabiliz Weka-ren tresna guztiak erabili daitezke.

Explorer[aldatu | aldatu iturburu kodea]

Explorer-en (nabigatzailea) hainbat panel ditu eta hauek Wekaren lan-bankurako sarbide nagusia dira:

  • Preproccess hainbat aukera ematen ditu datuak inportatzeko (datu-base batetik, CSV fitxategi batetik...) eta horiek preprozesatzeko iragazte algoritmoak erabili behar dira. Iragazki hauek erabili daitezke datuak eraldatzeko (adibidez zenbakizko datuak datu-diskretuetan eraldatuz) eta hainbat erregistro eta atributu ezabatzeko aurretik finkatutako hainbat irizpidetan oinarrituz.
  • Classify panelak estatistikan oinarritutako sailkapen algoritmoak erabiltzeko aukera ematen dio erabiltzaileari. Gainera, erabilitako sailkatzaileak izandako asmatze-tasa kalkula dezake. Azkenik, eredua bistaratzeko tresnak eskeintzen ditu, hala nola, aukeraketa zuhaitza.
  • Associate panelak asoziazio-arau guztiak eskeintzen ditu. Hauen bitartez datuen atributuen arteko erlazioak identifikatu daitezke.
  • Cluster panelak Clustering edo taldekatze teknikak eskeintzen ditu, adibidez K-means algoritmoa.
  • Selected attributes panelak iragartze-aldagaiak identifikatzeko algoritmoak eskaintzen ditu.

Experimenter[aldatu | aldatu iturburu kodea]

Experimenter interfazeak datu-multzoen eta iragartze-algoritmoen exekutatzearen arteko konparaketa egitea eskaintzen du.

Knowledge Flow[aldatu | aldatu iturburu kodea]

Knowledge Flow (jakinduriaren fluxua) interfazeak Explorer interfazearen funtzio berberak eskaintzen ditu. Gainera, ikasketa inkrementala eskaini dezake.

Erlazionatutako Aplikazioak[aldatu | aldatu iturburu kodea]

  • KNIME, datu-meatzaritzarako erabilitako Java plataforma.
  • Neural Designer, iragartze-azterketarako erabilitako tresna, ikasketa-sakonean oinarrituta dagoena.
  • RapidMiner, Wekarekin elkar-eragiten duen datu-meatzaritzako ingurunea, Javan inplementatuta.

Erreferentziak[aldatu | aldatu iturburu kodea]

  1. (Euskaraz)Ibarguren, Igor; Pérez, Jesús M.; Muguerza, Javier (2016-03-18) «J48Consolidated WEKA paketea, adibide ezohikoen patroiak identifikatzeko tresna» Ekaia. EHUko Zientzia eta Teknologia aldizkaria (29) ISSN 2444-3255 . Noiz kontsultatua: 2019-10-17.

Kanpo loturak[aldatu | aldatu iturburu kodea]

Wikimedia Commonsen badira fitxategi gehiago, gai hau dutenak: Weka Aldatu lotura Wikidatan