Análisis masivo en línea - Massive Online Analysis
| Desarrollador (es) | Universidad de Waikato |
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| Lanzamiento estable | 20.12.0 / 16 de diciembre de 2020
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| Repositorio |
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| Sistema operativo | Multiplataforma |
| Tipo | Aprendizaje automático |
| Licencia | Licencia pública general GNU |
| Sitio web | moa |
Massive Online Analysis ( MOA ) es un proyecto de software de código abierto gratuito específico para la minería de flujo de datos con deriva de conceptos . Está escrito en Java y desarrollado en la Universidad de Waikato , Nueva Zelanda .
Descripción
MOA es un software marco de código abierto que permite crear y ejecutar experimentos de aprendizaje automático o minería de datos en flujos de datos en evolución. Incluye un conjunto de aprendices y generadores de flujo que se pueden utilizar desde la interfaz gráfica de usuario (GUI), la línea de comandos y la API de Java. MOA contiene varias colecciones de algoritmos de aprendizaje automático:
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Clasificación
- Clasificadores bayesianos
- Bayes ingenuo
- Naive Bayes Multinomial
- Clasificadores de árboles de decisión
- Tocón de decisión
- Árbol Hoeffding
- Árbol de opciones de Hoeffding
- Árbol adaptable de Hoeffding
- Meta clasificadores
- Harpillera
- Impulsar
- Embolsado con ADWIN
- Embolsado utilizando árboles de hoeffding de tamaño adaptable.
- Apilamiento de perceptrones de árboles de hoeffding restringidos
- Aprovechamiento del ensacado
- Conjunto actualizado de precisión en línea
- Clasificadores de funciones
- Perceptrón
- Descenso de gradiente estocástico (SGD)
- Pegasos
- Clasificadores de deriva
- Memoria autoajustable
- Ventanas adaptables probabilísticas
- Clasificadores de etiquetas múltiples
- Clasificadores de aprendizaje activo
- Clasificadores bayesianos
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Regresión
- FIMTDD
- AMRules
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Clustering
- StreamKM ++
- CluStream
- ClusTree
- D-Stream
- Telaraña.
- Detección de valores atípicos
- TORMENTA
- Resumen-C
- BACALAO
- MCOD
- AnyOut
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Sistemas de recomendación
- BRISMFPredictor
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Minería de patrones frecuente
- Conjuntos de elementos
- Gráficos
- Cambiar algoritmos de detección
Estos algoritmos están diseñados para el aprendizaje automático a gran escala, que se ocupan de la deriva del concepto y los flujos de big data en tiempo real.
MOA admite la interacción bidireccional con Weka (aprendizaje automático) . MOA es un software gratuito publicado bajo GNU GPL .
Ver también
- Flujo de trabajo de ADAMS : motor de flujo de trabajo para MOA y Weka (aprendizaje automático)
- Streams : entorno de módulo flexible para el diseño y ejecución de experimentos de flujo de datos
- Weka (aprendizaje automático)
- Vowpal Wabbit
- Lista de software de análisis numérico