Borde Cadre pour l'exécution et l'analyse des enquêtes empiriques dans l'apprentissage automatique
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exécuter apprentissage automatique Enquête empirique

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Cadre pour l'exécution et l'analyse des enquêtes empiriques dans l'apprentissage automatique Becharking sur rails (BOR) est un cadre gratuit et open source conçu pour une spécification rapide, une exécution et une analyse d'enquêtes empiriques dans la zone de l'apprentissage et du traitement du signal. BOR est écrit en python et peut être combiné à des boîtes à outils populaires telles que le cadre Weka, la boîte à outils modulaire pour le traitement des données et la MMLF. BOR prend en charge l'exécution en parallèle massive d'expériences d'analyse comparative sur les grilles comme les pommes Xgrid. BOR a une conception orientée objet, fournissant des classes pour des entités importantes telles que des ensembles de données, de traitement et de modalité.Datasets sont structurés dans des collections soi-disant Bor. Les collections de Bor doivent comprendre des données provenant de la même source, c'est-à-dire le processus qui les a générées devrait être identique. Plusieurs collections de borres que l'orginate de différentes sources peuvent être emballées ensemble dans un paquet de Bor. Un exemple typique de la collection BOR est un EEG mesuré d'un sujet en une session. En revanche, un paquet BOR peut contenir les mesures de plusieurs sujets différents ou de différentes sessions. Les bases de Bor Collections et Bor Bundles sont constituées des données réelles et de certaines métadonnées stockées dans le fichier "Collection.YAML". Les collections de Bor ont un type E.G. "Collection série Time Series" ou "Collection de vecteur de fonctionnalité". Un paquet de Bor hérite du type des collections qu'il comprend, c'est-à-dire un paquet doit être homogène ne contenant qu'un seul type de collection.Processing décrit tout type de calcul qui transforme un type de données dans une autre. En bout, il existe différentes conceptualisations de traitement pour différents niveaux de granularité. Au niveau intermédiaire, une opération BOR est un processus qui prend un ensemble BOR en tant qu'entrée et produit un second paquet de Bor en tant que sortie. Au plus haut niveau, une campagne BOR est une séquence d'opérations de Bor. L'entrée de la campagne BOR est traitée par le premier fonctionnement de la Campagne de la Campagne. La production d'une opération BOR agit en tant qu'entrée pour le fonctionnement ultérieur de la campagne. Le faisceau de sortie de la dernière opération est le résultat de la campagne.Chaque de l'opération BOR est composée de manière interne d'un ensemble de processus de BOR. Bien que les opérations d'une campagne dépendent et ainsi traitées de manière séquentielle, les processus d'une opération sont indépendants et peuvent ainsi être traités en parallèle. La manière dont une opération est divisée en procédés n'est pas corrigée, par exemple une opération peut avoir un processus par collecte du faisceau d'entrée ou un processus par exécution appliqué à la bundle d'entrée.Both Bor Processes et Opérations de Bor ont un type. Actuellement, la plupart des processus sont mis en uvre en interne en utilisant des algorithmes mis en uvre dans l'ABRI-DP / MDP ou dans Weka. De manière correspondante, il existe un type de processus MDP-Operation / MDP. En outre, il existe actuellement deux processus basés sur Weka. Un type est le processus / fonctionnement Wekafilter, qui est défini par sa propriété pour transformer un ensemble de type "Vecteur de fonctionnalité" dans un autre paquet du même type. Il pourrait appliquer à l'interne une sorte de sélection de fonctionnalités, de normalisation, etc. Le deuxième type de Weka est le processus / fonctionnement de Wekaclassification. Ce type est défini par sa propriété de transformer un ensemble de type "Feature_Vector" en un ensemble de type "résultat_". Habituellement, il s'applique en interne un ensemble de classificateurs au forfait et stocke plusieurs statistiques concentant leurs performances (précision, précision, rappel, etc.) ainsi que certaines propriétés des données d'entrée dans un fichier de résultat. En outre, il existe également une propagation / opération d'analyse qui analyse les données contenues dans un ensemble "résultat_set" et crée un ensemble de parcelles visualisant et évalue l'effet de divers paramètres sur plusieurs métriques. Tous les processus d'une opération BOR doivent avoir le même type. En revanche, les opérations d'une campagne BOR ont typiquement différents types. La restriction est que chaque fonctionnement d'une campagne doit pouvoir traiter un paquet produit par l'opération précédente. Exigences: · Java 1.5 ou plus tard

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