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  1. 1. Weka
  2. 2. • Pour analyser les données présentes afin de prédire des résultats optimaux, l'intelligence artificielle propose des solutions logicielles parmi elles figurent Weka. • Weka est un logiciel open source développé par l'université Wakaito en Nouvelles Zélande. • Il possède plusieurs algorithmes de traitement de données de filtrage de classification, d'apprentissage et de visualisation. • Ce projet s'intéresse particulièrement à la classification et l'apprentissage supervisé des données. • La classification permet d'obtenir un modèle de prédiction à partir de données d'entrainement et de données de test. • Ce modèle grâce à la combinaison d'outils mathématiques et de méthodes informatiques, a pour objectif de mettre au jour une liaison fonctionnelle entre une variable cible que l'on cherche à prédire et une ou plusieurs variables prédictives. • Weka possède soixante-quinze algorithmes dont les réseaux de neurones, l'arbre de décision et la régression logistique
  3. 3. Introduction à Weka • Logiciel d’apprentissage machine : – Traitement de données – Forage de données – Comparaison d’algorithmes – Etc. • Site web: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html
  4. 4. Explorer : Interface « utilisation des méthodes » Objectifs : • Le Weka Explorer permet de lancer une méthode à partir d’un fichier ARFF. • Les résultats sont mis sous la forme d’un fichier texte normalisé. • Permet de sélectionner la méthode la mieux adaptée ou la plus efficace.
  5. 5. Explorer : Multiplot • Sélection de la taille de l’image, •des variables •de la grosseur des points Ne pas oublier

Editor's Notes

  • Extraction de connaissances a partir de donnees

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