ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ನೀವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಉತ್ಸಾಹಿಗಳಾಗಿದ್ದರೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅಥವಾ ಸೇವೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನೀವು ಬಹುಶಃ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಟೆಕ್ ದೈತ್ಯರು ಮತ್ತು ಬಹುರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಅವರ ಒಟ್ಟಾರೆ ಸೇವೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಲೇಖನವು ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳ ಕಲ್ಪನೆ, ಅವುಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ ಮುಕ್ತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನೀವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಉಪಕರಣಗಳು!
ಮುನ್ಸೂಚಕ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಪರಿಕರಗಳು ಯಾವುವು?
ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟಿವ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಪರಿಕರಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಪರಿಕರಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೇವೆಯ ಲಾಭದಾಯಕತೆ ಮತ್ತು ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅನ್ವಯಗಳು
ಹಲವಾರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪರಿಕರಗಳ ಹಲವು ಅನ್ವಯಗಳಿವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
E- ಕಾಮರ್ಸ್
- ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವರ ಖರೀದಿ ಆದ್ಯತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗುಂಪು ಜನರಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಲು ಈ ಗುಂಪುಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು.
- ಉದ್ದೇಶಿತ ವ್ಯಾಪಾರೋದ್ಯಮ ಪ್ರಚಾರಗಳ ಹೂಡಿಕೆಯ ಲಾಭವನ್ನು (ROI) ಊಹಿಸುವುದು.
- Amazon Marketplace ನಂತಹ ಟ್ರೆಂಡಿ ಆನ್ಲೈನ್ ಸ್ಟೋರ್ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು.
ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್
- ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲು ವಿಷಯದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಯೋಜಿಸುವುದು.
- ನೀಡಿರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮ ದಿನ ಮತ್ತು ಸಮಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು.
- ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ Google ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.
ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಮೆ
- ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು.
- ಮೋಸದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
ಆರೋಗ್ಯ
- ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ.
- ವ್ಯಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಆರೋಗ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
ಮ್ಯಾನುಫ್ಯಾಕ್ಚರಿಂಗ್
- ದಾಸ್ತಾನು ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.
- ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪೂರೈಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು.
ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟಿವ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಪರಿಕರಗಳು
1. ಕಿತ್ತಳೆ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ
ಆರೆಂಜ್ ಎನ್ನುವುದು ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ದೃಶ್ಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಭವಿಷ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್, ಪಠ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು.
ಕೀ ಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಇಂಟರ್ಯಾಕ್ಟಿವ್ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು.
- ದೃಶ್ಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
- ಕ್ಯಾನ್ವಾಸ್ ಆಧಾರಿತ ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ (GUI) ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸರಳ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
2. ಅನಕೊಂಡ
ಸರಳವಾಗಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ 250 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ವಿಭಿನ್ನ ಜನಪ್ರಿಯ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು R ವಿತರಣಾ ವೇದಿಕೆ. ಈ ವಿತರಣೆಯು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು, ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ.
ಕೀ ಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು, ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂವಹನ.
- ಡೇಟಾದಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
- ಪೈಥಾನ್, ಆರ್, ಮತ್ತು ಜೊತೆಗೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ ಜುಪ್ಟರ್ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳು.
- ನಿಮ್ಮ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ.
- Anaconda ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಕರಿಸಿ.
3. ಆರ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪರಿಸರ
R ಪರಿಸರವನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು UNIX, Windows ಮತ್ತು MAC OS ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರನ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಸರವು ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಪ್ರದರ್ಶನಕ್ಕಾಗಿ ಮಧ್ಯಂತರ ಸಾಧನಗಳ ದೊಡ್ಡ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಕೀ ಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವಿವಿಧ ಅಂಕಿಅಂಶ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
- ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಶೇಖರಣಾ ಸೌಲಭ್ಯಗಳು.
- ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ನಿರ್ವಾಹಕರ ಸೂಟ್.
- ಆರ್ ಸಮುದಾಯದಿಂದ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲ ಲಭ್ಯವಿದೆ.
4. ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಕಲಿಯಿರಿ
ಇದು ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಾಗಿ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ವರ್ಗೀಕರಣ, ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳು (SVM ಗಳು), ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು ಮತ್ತು k-ಅಂದರೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಇವುಗಳು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗೆ ತುಂಬಾ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, Scikit-Learn ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಧಾರಿತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಕೀ ಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಸುಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಕೋಷ್ಟಕ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವುದು, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಗುರಿ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜೋಡಿಸುವುದು.
- ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ವರ್ಗೀಕರಣ, ಹಿಂಜರಿತ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ.
- ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಹು ನಿಖರತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು.
5. ವೆಕಾ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್
Weka ಎಂಬುದು ಜಾವಾದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾದ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಸಿ ಕರೆಯಬಹುದು. ವೆಕಾ ಒದಗಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳು ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್, ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. Weka ವರ್ಗೀಕರಣ, ಹಿಂಜರಿಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಕೀ ಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳು.
- ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಹಿಂಜರಿತ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು.
- ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಸಂಘದ ನಿಯಮಗಳು.
- ಪೋರ್ಟಬಲ್ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಸ್ನೇಹಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್.
6. ಅಪಾಚೆ ಮಾಹೌಟ್
ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸರಳ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟು. ಪರಿಸರವು ಹಲವಾರು ಪೂರ್ವ ನಿರ್ಮಿತ ಸ್ಕಾಲಾ, ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಅಪಾಚೆ ಫ್ಲಿಂಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಪರಿಸರವು ಸಂಸಾರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ R ಭಾಷೆಯಂತೆಯೇ ವೆಕ್ಟರ್ ಗಣಿತ ಪ್ರಯೋಗವಾಗಿದೆ.
ಕೀ ಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್.
- ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು.
- ಸುಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಗಾಗಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಐಟಂ ಸೆಟ್ ಸಮಯವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸುಧಾರಿತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಲೀನಿಯರ್ ಬೀಜಗಣಿತ ಆಪರೇಟರ್ ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ ಬೀಜಗಣಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್.
- ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ.
7. ಗ್ನು ಆಕ್ಟೇವ್
ಈ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಗಣನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾದ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಸುಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ಗಾಗಿ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಬಲವಾದ ಗಣಿತ-ಆಧಾರಿತ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. GNU ಆಕ್ಟೇವ್ MATLAB ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು GNU/Linux, MAC OS ಮತ್ತು Windows ಸೇರಿದಂತೆ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಕೀ ಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ 2D/3D ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಪರಿಕರಗಳು.
- ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ಗಾಗಿ ಹಲವಾರು GNU ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
- ಗಣಿತ-ಆಧಾರಿತ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
- MATLAB ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
8. ಸೈಪಿ
ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಪೈಥಾನ್ ಆಧಾರಿತ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನ ಸಂಗ್ರಹ. ಪೈಥಾನ್ಗಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಕೋರ್ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳನ್ನು SciPy ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದು ಸುಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಕೆ ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರು, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯ, ಮತ್ತು ಸೇರಿದಂತೆ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು.
SciPy a ನಂತೆ ಲಭ್ಯವಿದೆ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಅನೇಕ ಪೈಥಾನ್ ವಿತರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಅನಕೊಂಡದಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆಗಿದೆ.
ಕೀ ಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ, ಏಕೀಕರಣ, ಇಂಟರ್ಪೋಲೇಶನ್, ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯಗಳು, FFT ಮತ್ತು ODE ಪರಿಹಾರಕಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು.
- ಸಿಗ್ನಲ್, ಇಮೇಜ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- NumPy ಮತ್ತು Matplot ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟಿವ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಪರಿಕರಗಳು, ಅವುಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಮೂಲಕ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅವರು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನೀವು ಈಗ ಒಳ್ಳೆಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
ಎಲ್ಲಾ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಉಪಕರಣಗಳು ಬಳಸಲು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ನೀವು ಮೊದಲು ಈ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದರೆ, ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಅನುಭವದ ಕುರಿತು ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ