Oto lista 8 bezpłatnych i płatnych alternatyw dla R MLstudio. Główni konkurenci obejmują Rattle, BlueSky Statistics. Oprócz tego, użytkownicy porównują także R MLstudio z H2O.ai, ML.NET, R Caret. Ponadto można spojrzeć na inne podobne opcje tutaj: About.
Oto lista 8 bezpłatnych i płatnych alternatyw dla R MLstudio. Główni konkurenci obejmują Rattle, BlueSky Statistics. Oprócz tego, użytkownicy porównują także R MLstudio z H2O.ai, ML.NET, R Caret. Ponadto można spojrzeć na inne podobne opcje tutaj: About.
ML Studio jest interaktywny dla aplikacji EDA, modelowania statystycznego i uczenia maszynowego.
ML Studio jest interaktywny dla aplikacji EDA, modelowania statystycznego i uczenia maszynowego.
R MLstudio Platformy
Windows
Linux
Mac
R MLstudio Przegląd
ML Studio to interaktywna platforma do wizualizacji danych, modelowania statystycznego i uczenia maszynowego. Oparty na błyszczącym i błyszczącym interfejsie z interaktywną wizualizacją danych, tabelami DT HTML oraz algorytmami uczenia maszynowego i głębokiego uczenia H2O. ML Studio zapewnia zestaw narzędzi do przepływu pracy potoku nauki danych. Więcej informacji dostępnych jest na winiecie opakowania.
Pakiet ML Studio Obecnie dostępne funkcje:
Zarządzanie danymi -
Możliwość ładowania danych z zainstalowanego pakietu R, środowiska R i / lub pliku csv Zmodyfikuj atrybuty zmiennych Podsumowanie danych z funkcjami dplyr
Interaktywne narzędzie do wizualizacji danych z pakietem Plotly, które obejmuje:
Korelacja rozproszenia, linii, histogramu itp. Wykresy szeregów czasowych - sezonowość, korelacja itp.
Algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia z pakietem H2O, obecnie dostępne są tylko modele klasyfikacji (Deep Learning, Random Forest, GBM, GLM)
Funkcje w budowie:
Nauczanie maszynowe -
Szczegółowe podsumowanie modelu Możliwość porównywania, wybierania i zapisywania modeli Modele regresji Funkcje i modele daszka Wyszukiwanie siatki H2O i autoML Aplikacje do głębokiego uczenia się dzięki Keras
Szeregi czasowe i prognozowanie -
Narzędzia do analizy szeregów czasowych Modele prognostyczne z pakietem prognostycznym
Wizualizacja danych - rozszerzenie obecnej funkcjonalności
Instalacja
Pakiet jest dostępny do instalacji z pakietem devtools (jeśli pakiet devetools nie jest zainstalowany, użyj install.packages („devtools”), aby go zainstalować).