بور إطار تنفيذ وتحليل التحقيقات التجريبية في التعلم الآلي
التحميل الان

بور الترتيب والملخص

بور العلامات

ينفذ التعلم الالي التحقيق التجريبي

بور وصف

إطار لتنفيذ وتحليل التحقيقات التجريبية في التعلم الآلي يعد Bectharching on Rails (Bor) إطارا حرة ومفتوحة المصدر التي تم إنشاؤها للمواصفات السريعة والتنفيذ وتحليل التحقيقات التجريبية في مجال تعلم الآلات ومعالجة الإشارات. Bor مكتوب في بيثون ويمكن دمجها مع مجموعة أدوات شعبية مثل Framework Weka، مجموعة الأدوات المعيارية لمعالجة البيانات و MMLF. يدعم Bor التنفيذ المتوازي الهائل لتجربة القياس على الشبكات مثل التفاح XGRID. لدى Bor تصميم موجه نحو الكائنات، وتوفير فصول للحصول على كيانات مهمة مثل مجموعات البيانات والمعالجة والطريقة. يتم تنظيم مصادر إلى مجموعات BR. يجب أن تشمل مجموعات BR البيانات التي تنشأ من نفس المصدر، أي العملية التي ولدتها يجب أن تكون هي نفسها. يمكن تجميع العديد من مجموعات البور التي يتم تربيتها من مصادر مختلفة معا في حزمة بور. مثال نموذجي لجمع بور هو EEG قياس من موضوع واحد في جلسة واحدة. على النقيض من ذلك، يمكن أن تحتوي حزمة Bor على قياسات عدة مواضيع مختلفة أو من جلسات مختلفة. تتكون كل من مجموعات بور وحزم بور من البيانات الفعلية وبعض بيانات التعريف المخزنة في الملف "Collection.yaml". مجموعات بور لديها نوع .g. "مجموعة سلسلة الوقت" أو "مجموعة ناقلات الميزة". ترث حزمة Bor نوع المجموعات التي تضمها، أي حزمة يجب أن تكون متجانسة تحتوي على نوع واحد فقط من المجموعة. يتم وصف أي نوع من الحساب الذي يحول نوع واحد من البيانات إلى أخرى. في بور، توجد مفاهيم مختلفة للمعالجة لمستويات مختلفة من الحبيبية. على المستوى الأوسط، عملية بور هي عملية تأخذ حزمة واحدة في الإدخال وتنتج حزمة BRES ثانية كمخرجات. على أعلى مستوى، هناك حملة بور هي سلسلة من عمليات بور. تتم معالجة مدخلات حملة بور من خلال عملية البور الأولى للحملة. إن إخراج عملية بور بمثابة مدخلات للتشغيل اللاحق للحملة. تتمثل حزمة الإخراج في العملية الأخيرة نتيجة الحملة. تتكون عملية البور داخليا لمجموعة من عمليات بور. في حين أن عمليات الحملة تعتمد وبالتالي معالجتها بالتتابع، فإن عمليات التشغيل مستيقلة ويمكن معالجةها بالتوازي. طريقة تقسيم العملية إلى العمليات غير ثابتة، على سبيل المثال قد تحتوي العملية على عملية واحدة لكل مجموعة من حزمة الإدخال أو عملية واحدة لكل تشغيل مطبقة على Boundle Bundle.Both وعمليات Bor لها نوع. حاليا، يتم تنفيذ معظم العمليات داخليا من خلال استخدام الخوارزميات المطبقة في ABRI-DP / MDP أو في Weka. في المقابل، هناك نوع واحد من طراز MDP / MDP. علاوة على ذلك، هناك حاليا عمليان بناء على Weka. نوع واحد هو عملية / تشغيل Wekafilter / التشغيل، والتي يتم تعريفها بواسطة ممتلكاتها لتحويل حزمة واحدة من نوع "ميزة المتجهات" إلى حزمة أخرى من نفس النوع. قد يطبق ذلك داخليا نوعا من اختيار الميزات والتطبيع وما إلى ذلك. النوع الثاني الذي يعتمد على نكا هو عملية / تشغيل Wekaclassification. يتم تعريف هذا النوع من خلال ملكيته لتحويل حزمة واحدة من النوع "Feature_vector" في حزمة من النوع "النتيجة_Set". عادة ما ينطبق على مجموعة داخليا مجموعة من الطبقات إلى الحزمة ويخزن العديد من الإحصاءات التي توصي أدائها (الدقة والدقة، واستأكير إلخ) بالإضافة إلى بعض خصائص بيانات الإدخال في ملف نتيجة لذلك. علاوة على ذلك، هناك أيضا تحليل واحد أو العملية التي تحلل البيانات الواردة في حزمة "مجموعة النتيجة" وإنشاء مجموعة من المؤامرات التي تصور وتقيم تأثير المعلمات المختلفة على العديد من المقاييس. يجب أن يكون لجميع عمليات عملية بور نفس النوع. على النقيض من ذلك، فإن عمليات حملة بور لها أنواع مختلفة عادة. التقييد هو أن كل تشغيل حملة يجب أن تكون قادرة على معالجة حزمة تنتجها العملية السابقة. متطلبات: Java 1.5 أو الأحدث

بور برامج ذات صلة