Weka는 데이터 사전 처리, 분류, 회귀, 클러스터링, 연관 규칙 및 시각화를위한 인기있는 오픈 소스 그래픽 사용자 인터페이스 기반 소프트웨어 제품군입니다.
Weka는 1993 년 뉴질랜드 와이 카토 대학교 컴퓨터 공학과에서 개발되었습니다.
Ian H의 데이터 마이닝 북에 대한 지원 소프트웨어 세트로 시작했습니다. Witten과 Eibe Frank는 Data Mining : 실용적인 기계 학습 도구 및 기법으로 명명
스위트는 나중에 뉴질랜드 원주민 인 Weka의 이름을 따서 명명되었습니다.
2021 년 현재 Weka의 최신 버전은 Weka 3.9.5입니다.
Rapid Miner는 데이터 분석 워크 플로우를 빌드하기위한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하는 또 다른 오픈 소스 데이터 과학 플랫폼입니다. 또한 R 및 Python 스크립트의 혼합을 지원합니다.
KNIME은 워크 플로우를 구축하기위한 시각적 인터페이스를 제공하는 또 다른 오픈 소스 데이터 과학 플랫폼입니다. 광범위한 데이터 소스 및 파이프 라인을 지원합니다.
Orange는 Python 스크립팅을 지원하고 데이터 분석 워크 플로우를위한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하는 또 다른 오픈 소스 데이터 과학 및 머신 러닝 소프트웨어 제품군입니다.
Weka Explorer는 데이터 사전 처리, 기능 선택, 분류 및 클러스터링을위한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공합니다.
Weka Knowledge Flow는 복잡한 워크 플로우를 구축하기위한 그래픽 인터페이스를 제공하며 실시간 데이터 처리를 지원합니다.
Weka API를 통해 개발자는 Weka 기능을 자체 소프트웨어 프로젝트 및 응용 프로그램에 통합 할 수 있습니다.
Weka는 CSV, ARFF, C4.5, 이진 데이터 등을 포함한 광범위한 데이터 형식을 지원합니다.
예, Weka는 GNU General Public License (GPL)에 따라 상업적으로 사용할 수 있습니다.
아닙니다. Weka는 즉시 학습을 지원하지는 않지만 TensorFlow 및 Keras와 같은 딥 러닝 라이브러리와 통합 될 수 있습니다.
예, Weka는 MySQL, PostgreSQL 및 Microsoft SQL Server를 포함한 다양한 데이터베이스에서 데이터 가져 오기를 지원합니다.
Weka는 광범위한 기능과 복잡성으로 인해 약간의 학습 곡선을 가지고 있습니다. 그러나 초보자가 시작하는 데 도움이되는 많은 자습서와 리소스가 온라인으로 제공됩니다.