タナグラ（機械学習）
| タナグラ | |
|---|---|
| 開発者 | リュミエール大学リヨン第2校 |
| 安定版リリース | 1.4.50 / 2013/12/18 |
| リポジトリ | |
| オペレーティング·システム | ウィンドウズ |
| タイプ | 機械学習、データマイニング、多変量解析、データ分析 |
| ライセンス | オープンソース |
| Webサイト | https://tanagra-machine-learning.blogspot.com/ |
Tanagraは、フランスのリュミエール大学リヨン第2校のRicco Rakotomalalaによって開発された、研究および学術目的のための無料の機械学習ソフトウェアスイートです。 [ 1 ] [ 2 ] Tanagraは、可視化、記述統計、インスタンス選択、特徴選択、特徴構築、回帰、因子分析、クラスタリング、分類、関連ルール学習などの いくつかの標準的なデータマイニングタスクをサポートしています。
Tanagraは学術プロジェクトであり、フランス語圏の大学で広く利用されています。[ 3 ] Tanagraは実際の研究[ 4 ]やソフトウェア比較論文で頻繁に使用されています。
歴史
Tanagraの開発は2003年6月に開始され、最初のバージョンは2003年12月に配布されました。Tanagraは、教師あり学習タスク（分類）、特にインタラクティブかつ視覚的な決定木の構築に特化した、別の無料データマイニングツールであるSipinaの後継です。Sipinaは現在もオンラインで利用可能で、メンテナンスも行われています。Tanagraは「オープンソースプロジェクト」であり、ソフトウェア配布ライセンスに同意し、それに従う限り、すべての研究者がソースコードにアクセスして独自のアルゴリズムを追加できます。
Tanagra プロジェクトの主な目的は、この分野のソフトウェア開発の現在の標準 (特に GUI の設計と使用方法) に準拠し、実際のデータまたは合成データの分析を可能にする、ユーザーフレンドリーなデータ マイニング ソフトウェアを研究者と学生に提供することです。
2006年から、Ricco Rakotomalala氏は重要な文書化作業を行いました。専用ウェブサイトには多数のチュートリアルが公開されており、統計的および機械学習的手法と、実際のケーススタディにおけるTanagraを用いた実装方法が解説されています。また、同じ問題に対する他の無料データマイニングツールの使用についても幅広く解説されています。ツールの比較により、読者は結果の提示方法の違いを理解することができます。
説明
Tanagraは既存のデータマイニングツールと同様に動作します。ユーザーはダイアグラム上でデータマイニングプロセスを視覚的に設計できます。各ノードは統計または機械学習の手法を表し、2つのノード間の接続はデータ転送を表します。しかし、ワークフローパラダイムに基づく多くのツールとは異なり、Tanagraは非常に簡素化されています。処理はツリーダイアグラムで表されます。結果はHTML形式で表示されます。そのため、出力を簡単にエクスポートしてブラウザで視覚化できます。また、結果テーブルをスプレッドシートにコピーすることも可能です。
Tanagra は、統計的アプローチ (例: パラメトリックおよびノンパラメトリック統計テスト)、多変量解析手法 (例: 因子分析、対応分析、クラスター分析、回帰)、および機械学習テクニック (例: ニューラル ネットワーク、サポート ベクター マシン、決定木、ランダム フォレスト) の間で適切な妥協点を見つけます。
参照
参考文献
- ^ Rakotomalala, Ricco. (2005). TANAGRA: 研究・学術目的のためのフリーソフトウェア. EGC'2005.
- ^ Ricco Rakotomalala、「 Tanagra : une plate-forme d'expérimentation pour la fouille de données 」、Modulad、32、70–85 ページ、2005
- ^グレゴワール、ジェラール;ジョロワ、フランソワ＝ザビエル。ペティオ、ジャン＝フランソワ。カナリ、アブデラ。サブーラン、セルジュ。フィリップ・スヴェルトヴェーガー。テュルロ、ジャン＝クリストフ。ヴァンデウォール、ヴィンセント。ヴィギエ・プラ、シルヴィ (2011)。「IUT の STID 部門におけるソフトウェアと統計の教育」(PDF)。統計と政治。2 (2): 5–24 .土井: 10.3406/staso.2011.1224。
- ^ Kirkos, Efstathios; Spathis, Charalambos; Nanopoulos, Alexandros; Manolopoulos, Yannis (2007). 「適格監査人の意見の特定：データマイニングによるアプローチ」（PDF） . Journal of Emerging Technologies in Accounting . 4 (1): 183– 197. doi : 10.2308/jeta.2007.4.1.183 .
外部リンク
