Ашық Көзді Деректерді Талдау және Визуализациялау Құралы - Orange
Orange (software)
Orange – ашық кодты деректерді талдау және визуализация құралы. Машиналық оқыту, деректерді өңдеу, модельдеуге арналған қосымшалар бар. SEO үшін оптимизацияланған.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Ашық дереккөзді деректерді талдау бағдарламалық құралы
Open source data analysis software
Orange – ашық дереккөзді деректерді визуализациялау, машиналық оқыту және деректерді өңдеу құралдары жиынтығы. Ол сапалық деректерді зерттеу және интерактивті деректерді визуализациялау үшін визуалды бағдарламалау интерфейсін ұсынады.
Orange is an open source data visualization, machine learning and data mining toolkit. It features a visual programming front end for explorative qualitative data analysis and interactive data visualization.
Сипаттама
Orange – деректерді визуализациялау, машиналық оқыту, деректерді өндіру және деректерді талдауға арналған компоненттік негіздегі визуалды бағдарламалау бағдарламалық кешені. Orange компоненттері виджеттер деп аталады. Олар қарапайым деректерді визуализациялаудан, ішкі жиындықты таңдаудан және алдын ала өңдеуден бастап, оқу алгоритмдерін тәжірибелік түрде бағалауға және болжамдық модельдеуге дейін қамтиды. Визуалды бағдарламалау интерфейс арқылы жүзеге асырылады, онда жұмыс ағыны алдын ала анықталған немесе пайдаланушы жасаған виджеттерді байланыстыру арқылы құрастырылады, ал тәжірибелі пайдаланушылар деректерді өңдеу және виджеттерді өзгерту үшін Orange-ті Python кітапханасы ретінде пайдалана алады.
Orange is a component based visual programming software package for data visualization, machine learning, data mining, and data analysis. Orange components are called widgets. They range from simple data visualization, subset selection, and preprocessing to empirical evaluation of learning algorithms
and predictive modeling. Visual programming is implemented through an interface in which workflows are created by linking predefined or user designed widgets, while advanced users can use Orange as a Python library for data manipulation and widget alteration.
Бағдарламалық жасақтама
Orange – GPL лицензиясымен шығарылған және GitHub-та орналасқан ашық кодты бағдарламалық пакет. 3.0 нұсқасына дейінгілері Python қаптамалары бар C++ негізгі компоненттерін қамтиды. 3.0 нұсқасынан бастап Orange ғылыми есептеулер үшін numpy, scipy және scikit learn сияқты кең таралған Python ашық кодты кітапханаларын пайдаланады, ал оның графикалық интерфейсі кросс-платформалық Qt фреймворкінде жұмыс істейді. Стандартты орнату 6 түрлі виджет жиынтығында (деректер, түрлендіру, визуализация, модельдеу, бағалау және бақылаусыз) машиналық оқыту, алдын ала өңдеу және деректерді визуализациялау алгоритмдерін қамтиды. Қосымша мүмкіндіктер қосымша модульдер арқылы қолжетімді (мәтін өндіру, кескіндерді талдау, биоинформатика және т.б.). Orange macOS, Windows және Linux жүйелерінде қолдауға ие және Python Package Index репозиторийінен де орнатуға болады (pip install Orange3).
Orange is an open source software package released under GPL and hosted on GitHub. Versions up to 3.0 include core components in C++ with wrappers in Python. From version 3.0 onwards, Orange uses common Python open source libraries for scientific computing, such as numpy, scipy and scikit learn, while its graphical user interface operates within the cross platform Qt framework. The default installation includes a number of machine learning, preprocessing and data visualization algorithms in 6 widget sets (data, transform, visualize, model, evaluate and unsupervised). Additional functionalities are available as add ons (text mining, image analytics, bioinformatics, etc.). Orange is supported on macOS, Windows and Linux and can also be installed from the Python Package Index repository (pip install Orange3).
Мақсаттар
Бағдарлама эксперименттерді таңдау, ұсыным жүйелері және болжамдық модельдеуге арналған платформаны ұсынады және биомедицина, биоинформатика, геномдық зерттеулер және оқыту салаларында қолданылады. Ғылымда ол жаңа машиналық оқыту алгоритмдерін сынау және генетика мен биоинформатикадағы жаңа техникаларды енгізу үшін платформа ретінде пайдаланылады. Білім беруде бұл бағдарлама биология, биомедицина және информатика мамандықтарының студенттеріне машиналық оқыту және деректерді талдау әдістерін үйрету үшін қолданылды.
The program provides a platform for experiment selection, recommendation systems, and predictive modelling and is used in biomedicine, bioinformatics, genomic research, and teaching. In science, it is used as a platform for testing new machine learning algorithms and for implementing new techniques in genetics and bioinformatics. In education, it was used for teaching machine learning and data mining methods to students of biology, biomedicine, and informatics.