무료 신경 디자이너(Neural Designer) 대체 프로그램 7개
신경 디자이너(Neural Designer) 소개
설명
Neural Designer는 고급 분석을위한 소프트웨어 도구로서 설명 적, 진단 적, 예측 적 및 규범 적 분석을위한 도구를 포함합니다
목표는보다 현명한 결정과 더 나은 비즈니스 결과를 가져 오는 실용적인 통찰력을 얻는 것입니다
소프트웨어는 데이터 분석을위한 가장 강력한 기술 중 하나로 여겨지는 신경망을 기반으로합니다
Neural Designer의 장점 중 하나는 워크 플로를 명확하게 정의하고 포괄적 인 결과를 제공하는 그래픽 사용자 인터페이스입니다.
공식 홈페이지
https://www.neuraldesigner.com/
플랫폼.
지원사양
advanced-analytics,artificial-intelligence,big-data,data-mining,deep-learning,forecasting,machine-learning,neural-networks,predictive-analytics,
무료 신경 디자이너(Neural Designer) 대체 프로그램 7개
1. KNIME(KNIME)
설명
Knime은 이름이 “Konstanz Information Miner”를 의미하는 자바 오픈 소스, 크로스 플랫폼 응용 프로그램입니다
실제로 데이터 마이닝, 데이터 분석 및 최적화를 위해 광범위하게 사용됩니다
그것은 핵심 애플리케이션 자체 (Knime Desktop) 또는 Eclipse Helios에 기반한 전체 SDK로 다운로드 할 수 있습니다
knime 소프트웨어는 다양한 종류의 확장 기능과 함께 작동 할 수 있습니다
확장 기능은 / downloads / extensions 탭에 포함되어 있습니다
웹 사이트
더 많은 정보 “
공식 홈페이지
분류
지원사양
data-analysis,data-automation,data-mining,
2. RapidMiner(RapidMiner)
설명
RapidMiner (커뮤니티 에디션)는 데이터 마이닝 소프트웨어입니다
이전에는 “YALE”로 알려져있었습니다
RapidMiner를 데이터 분석을위한 독립 실행 형 애플리케이션으로 사용하거나 데이터 마이닝 엔진으로 통합하여 제품에 통합 할 수 있습니다
특징 : * 데이터 통합, 분석 ETL, 데이터 분석 및 단일 스위트로보고 * 분석 프로세스 설계를위한 강력하면서도 직관적 인 GUI (Graphical User Interface) * 프로세스, 데이터 및 메타 데이터 관리를위한 저장소 * 메타 데이터 변환 기능이있는 유일한 솔루션 : 시행 착오를 잊어 버리고 이미 설계 시간에 결과를 검사하십시오 * 오류 탐지 및 신속한 수정을 지원하는 유일한 솔루션 * 완전하고 유연한 : 데이터 통합, 데이터 변환, 모델링 및 시각화를위한 수백 가지 방법 ..
라이센스 정보 : RapidMiner에는 누구나 사용할 수있는 무료 버전이 있습니다
무료 라이센스는 1 만 개의 데이터 행과 1 개의 프로세서 사용으로 제한됩니다
그렇지 않으면 모든 기능을 갖추고 있습니다
사용자는 친구를 추천하여 추가로 10,000 개의 행을 얻을 수 있습니다
RapidMiner의 유료 라이선스는 연간 2500 달러부터 시작하며 무제한 데이터 및 프로세서를 허용합니다
학계에있는 사람들을위한 Academic License 프로그램이 있습니다 (https://rapidminer.com/educational-program/).
공식 홈페이지
분류
지원사양
advanced-analytics,cloud-computing,data-analysis,data-miner,data-mining,machine-learning,mathematics,predictive-analytics,predictive-modeling,predictive-text-analytics,programming,programming-language,statistics,text-mining,
3. WEKA(WEKA)
설명
Weka는 데이터 마이닝 작업을위한 기계 학습 알고리즘 모음입니다
(이 애플리케이션은 날지 못하는 새 뉴질랜드의 이름을 따서 지은 것입니다.) 알고리즘은 데이터 세트에 직접 적용하거나 자신의 Java 코드에서 호출 할 수 있습니다
Weka는 데이터 사전 처리, 분류, 회귀, 클러스터링, 연결 규칙 및 시각화를위한 도구를 포함합니다
또한 새로운 기계 학습 체계를 개발하는 데에도 적합합니다.
공식 홈페이지
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
분류
지원사양
data-miner,data-mining,machine-learning,
4. 일키(ELKI)
설명
ELKI : “색인 구조가 지원하는 KDD 응용 프로그램 개발 환경”은 Java로 작성된 데이터 마이닝 알고리즘 개발 프레임 워크입니다
여기에는 널리 사용되는 데이터 마이닝 알고리즘, 거리 함수 및 인덱스 구조가 많이 포함됩니다
특히 분류에 중점을 둔 많은 데이터 마이닝 툴킷과 달리 클러스터링 및 이상치 검출 방법에 중점을 둡니다
또한 R * -Tree 및 M-Tree와 같은 알고리즘 성능을 향상시키는 인덱스 구조에 대한 지원도 포함됩니다
모듈 식 아키텍처는 거리 함수 또는 알고리즘과 같은 사용자 지정 구성 요소를 추가 할 수 있도록 허용하며 평가를 위해 다른 부분을 다시 사용할 수 있습니다.
공식 홈페이지
https://elki-project.github.io/
분류
지원사양
Clustering,Portable,anomaly-detector,classification,clustering,data-analysis,data-mining,data-science,data-visualisation,machine-learning,outlier-detection,
5. 용골(KEEL)
설명
KEEL은 회귀, 분류, 클러스터링, 패턴 마이닝 등 데이터 마이닝 문제에 대한 진화 알고리즘을 평가하는 오픈 소스 (GPLv3) Java 소프트웨어 툴입니다
여기에는 고전 지식 추출 알고리즘, 전처리 기법 (훈련 세트 선택, 특성 선택, 이산, 누락 값에 대한 대체 방법 등), 컴퓨터 기반 인텔리전스 기반 학습 알고리즘, 다양한 접근법을 기반으로 한 진화 규칙 학습 알고리즘이 포함됩니다 (피츠버그 , Michigan and IRL, …), 유전자 퍼지 시스템 (genetic fuzzy systems), 진화 신경망 (evolutionary neural networks) 등과 같은 하이브리드 모델을 사용하여 기존의 것과 비교하여 모든 학습 모델을 완벽하게 분석 할 수 있습니다
또한 KEEL은 연구 및 교육이라는 두 가지 목표로 설계되었습니다.
공식 홈페이지
http://sci2s.ugr.es/keel/index.php
분류
지원사양
Clustering,classification,clustering,data-mining,datasets,fuzzy-systems,genetic-algorithms,knowledge-extraction,neural-networks,regression,study,
6. 깊은 운동장(Deep playground)
설명
딥 놀이터는 d3.js와 TensorFlow를 사용하여 타이프 스크립트로 작성된 신경망의 대화 형 시각화입니다
Github 문제는 새로운 요청과 버그를 추적하는 데 사용됩니다
모든 색상의 의미 오렌지와 파랑은 시각화 과정에서 약간 다른 방식으로 사용되지만 일반적으로 주황색은 음수 값을 나타내고 파란색은 양수 값을 나타냅니다
작은 원)은 처음에는 오렌지색 또는 파란색으로 착색되며, 이는 긍정적 인 것과 부정적 인 것에 해당합니다
숨겨 지은 층에서, 선은 뉴런 사이 연결의 무게에 의해 착색된다
Blue는 양의 가중치를 표시합니다
즉 네트워크가 주어진대로 신경 출력을 사용하고 있음을 의미합니다
주황색 선은 네트워크가 음수 가중치를 지정하고 있음을 나타냅니다
출력 계층에서 원래의 값에 따라 점이 주황색 또는 파란색으로 표시됩니다
배경색은 특정 영역에 대해 네트워크가 예측하는 것을 나타냅니다
색상의 강도는 예측이 얼마나 확실한지를 보여줍니다.
공식 홈페이지
http://playground.tensorflow.org/
분류
지원사양
artificial-intelligence,deep-learning,machine-learning,neural-networks,
7. 알카넷(Alkanet)
설명
Alkanet은 직관적 인 드래그 앤 드롭 인터페이스로 신경망을 시각적으로 구축 할 수있는 직관적 인 학습 학습 대시 보드입니다.
공식 홈페이지
분류
지원사양
Drag n drop,deep-learning,developer-tools,drag-and-drop,machine-learning,