Weka হল ডেটা মাইনিং সার্ভিসের জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের একটি সেট। অ্যালগরিদমগুলো সরাসরি একটি ডেটাসেটে প্রয়োগ করা যেতে পারে বা আপনার নিজের জাভা প্রোগ্রাম থেকে। এতে ডেটা প্রি-প্রসেসিং, ক্লাসিফিকেশন, রিগ্রেশন, ক্লাস্টারিং, অ্যাসোসিয়েশন রুল, এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য টুলস রয়েছে। এটি নতুন মেশিন লার্নিং স্কিম প্রডিউস করার জন্যও প্রযোজ্য।
Weka ব্যবহারের পদ্ধতি
Weka ব্যবহারের একটি পদ্ধতি হল একটি লার্নিং পদ্ধতি একটি ডেটাসেটে প্রয়োগ করা এবং এর আউটপুট অ্যানালাইজ করে ডেটা সম্পর্কে আরও জানা। দ্বিতীয়টি হল শিখা মডেল ব্যবহার করে নতুন ইনস্ট্যান্সে প্রেডিকশন করা।
তৃতীয়টি হল একাধিক লার্নার ব্যবহার করা এবং তাদের পারফরম্যান্স তুলনা করে প্রেডিকশনের জন্য একটি সিলেক্ট করা। ইন্টারঅ্যাক্টিভ Weka ইন্টারফেসে, একটি মেনু থেকে আপনার প্রয়োজনীয় লার্নিং মেথড সিলেক্ট করা যেতে পারে। বেশ কিছু মেথডে টিউনেবল প্যারামিটার রয়েছে, যা প্রোপার্টি শিট বা অবজেক্ট এডিটর দিয়ে তৈরি করা যায়। সকল ক্লাসিফায়ারের পারফরম্যান্স কম্পিউট করার জন্য একটি কমন কম্পিউটেশন স্ট্রাকচার ব্যবহার করা হয়।
এটি দেখাতে পারে কীভাবে বিভিন্ন ফিল্টার ব্যবহার করা যায়, ফিল্টারিং অ্যালগরিদম লিস্ট করা, এবং তাদের প্যারামিটার ডেসক্রাইব করা। Weka এছাড়া অ্যাসোসিয়েশন রুল লার্নিং, ক্লাস ভ্যালু না থাকা ডেটা ক্লাস্টারিং, এবং ডেটায় প্রাসঙ্গিক অ্যাট্রিবিউট সিলেক্ট করার অ্যালগরিদমের ইমপ্লিমেন্টেশন রয়েছে।
এক্সপ্লোরার ইন্টারফেস (Explorer Interface)
Weka ব্যবহারের সবচেয়ে সহজ পদ্ধতি হল একটি গ্রাফিক্যাল ইউজার ইন্টারফেস যাকে এক্সপ্লোরার (Explorer) বলা হয়। এটি মেনু সিলেকশন এবং ফর্ম ফিলিং ব্যবহার করে এর কিছু সুবিধায় অ্যাক্সেস প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, এটি একটি ARFF ডকুমেন্ট (অথবা স্প্রেডশিট) থেকে দ্রুত একটি ডেটাসেট পড়তে পারে এবং সেটি থেকে একটি ডিসিশন ট্রি কনস্ট্রাক্ট করতে পারে।
এক্সপ্লোরার ইন্টারফেস আমাদের অনুমতি দেয় চয়েসগুলো মেনু হিসেবে প্রেজেন্ট করে, আমাদের একটি উপযুক্ত ক্রমে কাজ করতে বাধ্য করে চয়েসগুলো গ্রে আউট করে যতক্ষণ না তারা উপযুক্ত হয়, এবং অপশনগুলো ফর্ম হিসেবে দেখায় ফিল আউট করার জন্য। এটি বেনিফিশিয়াল টুলটিপস পপ আপ করে সקרিনে এলিমেন্টের ওপর মাউস পাস করলে যাতে বুঝতে পারি তারা কী করে। সেনসিবল ডিফল্ট ভ্যালু নিশ্চিত করে যে কম 노력েই রেজাল্ট পাওয়া যায় - কিন্তু চিন্তা করতে হবে এটি বুঝতে যে রেজাল্টের মানে কী।
নলেজ ফ্লো ইন্টারফেস (Knowledge Flow Interface)
নলেজ ফ্লো ইন্টারফেস আমাদের স্ট্রিমড ইনফরমেশন প্রসেসিং-এর জন্য একটি স্ট্রাকচার তৈরি করতে দেয়। এক্সপ্লোরার ইন্টারফেসের লিমিটেশন হল এটি মেইন মেমরিতে সব কিছু লোড করে যখন এটি একটি ডেটাসেট খুলে, এটি সরাসরি সব লোড করে।
এটি মানে এক্সপ্লোরার ছোট-মাঝারি আকারের সমস্যায় ব্যবহার করা যেতে পারে। য ferme, Weka-তে কিছু ইনক্রিমেন্টাল অ্যালগরিদম রয়েছে যেগুলো বড় ডেটাসেট প্রসেস করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। নলেজ ফ্লো ইন্টারফেস আমাদের লার্নিং অ্যালগরিদম এবং ডেটা সোর্স ডিফাইনকারী বক্সগুলো স্ক্রিনে সরিয়ে আনতে এবং সেগুলো কনফিগারেশনে কানেক্ট করতে দেয় যা আমাদের প্রয়োজন।
এটি আমাদের একটি ডেটা স্ট্রিম ডিফাইন করতে দেয় কম্পোনেন্ট কানেক্ট করে যা ডেটা সোর্স, প্রি-প্রসেসিং টুলস, লার্নিং অ্যালগরিদম, কম্পিউটেশন মেথড, এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন মডিউল ডিফাইন করে। যদি ফিল্টার এবং লার্নিং অ্যালগরিদম ইনক্রিমেন্টাল লার্নিং-এর জন্য উপযুক্ত হয়, তবে ডেটা লোড এবং প্রসেস হবে এডিশনালি।
