Orange (программное обеспечение)

редактировать
Orange
Orange-software-logo.png
Разработчик (и) Университет Любляны
Первый выпуск10 октября 1996 г.; 24 года назад (1996-10-10)
Стабильный выпуск 3.24.1 / 17 января 2020 г.; 8 месяцев назад (17.01.2020)
Репозиторий Orange Repository
Написано наPython, Cython, C ++, C
Операционная система Кросс-платформенный
Тип Машинное обучение, Интеллектуальный анализ данных, Визуализация данных, Анализ данных
Лицензия GPLv3 или позже
Веб-сайторанжевый.biolab.si

Orange - это открытый источник машина визуализации данных, обучение и инструментарий интеллектуального анализа данных. Он имеет визуальное программирование интерфейс для быстрого качественного исследования анализа данных и интерактивных данных визуализации.

Типичный рабочий процесс в Orange 3.

Содержание

  • 1 Описание
  • 2 Программное обеспечение
  • 3 Функции
  • 4 Цели
  • 5 Расширения
  • 6 История
  • 7 Ссылки
  • 8 Дополнительная литература
  • 9 Внешние ссылки

Описание

Orange - это компонентный программный пакет визуального программирования для визуализации данных, машинного обучения, интеллектуального анализа данных и анализа данных.

Оранжевые компоненты называются виджетами, и они варьируются от простой визуализации данных, выбора подмножества и предварительной обработки до эмпирической оценки обучения алгоритмов и прогнозного моделирования.

Визуальное программирование реализуется через интерфейс, в котором рабочие процессы создаются путем связывания предопределенных или разработанных пользователем виджетов, в то время как опытные пользователи могут использовать Orange в качестве библиотеки Python для манипулирования данными и изменения виджетов..

Программное обеспечение

Orange - это пакет программного обеспечения с открытым исходным кодом, выпущенный под GPL. Версии до 3.0 включают основные компоненты в C ++ с оболочками в Python, которые доступны на GitHub. Начиная с версии 3.0, Orange использует стандартные библиотеки Python с открытым исходным кодом для научных вычислений, такие как numpy, scipy и scikit-learn, а его графический пользовательский интерфейс работает в рамках кроссплатформенной Qt.

Установка по умолчанию включает ряд алгоритмов машинного обучения, предварительной обработки и визуализации данных в 6 наборах виджетов (данные, визуализация, классификация, регрессия, оценка и неконтролируемый). Дополнительные функции доступны в виде надстроек (биоинформатика, слияние данных и анализ текста).

Orange поддерживается в macOS, Windows и Linux, а также может быть установлен из репозитория индекса пакетов Python (установка Orange3 с помощью пакета pip).

По состоянию на май 2018 г. стабильная версия - 3.13 и работает с Python 3, тогда как устаревшая версия 2.7, работающая с Python 2.7, все еще доступна.

Возможности

Orange состоит холста интерфейса, на котором пользователь размещает виджеты и создает рабочий процесс анализа данных. Виджеты предлагают базовые функции, такие как чтение данных, отображение таблицы данных, выбор функций, обучение предикторов, сравнение алгоритмов обучения, визуализация элементов данных и т. Д. Пользователь может интерактивно исследовать визуализации или загружать выбранное подмножество в другие виджеты.

Виджет «Дерево классификации» в Orange 3.0 Виджет Paint Data в сочетании с иерархической кластеризацией и d k-Means.

Цели

Программа предоставляет платформу для выбора экспериментов, систем рекомендаций и прогнозного моделирования и используется в биомедицине, биоинформатика, геномные исследования и преподавание. В науке он используется как платформа для тестирования новых алгоритмов машинного обучения и для внедрения новых методов в генетике и биоинформатике. В образовании он использовался для обучения методам машинного обучения и интеллектуального анализа данных студентов, изучающих биологию, биомедицину и информатику.

Расширения

Различные проекты основаны на Orange либо путем расширения основных компонентов с помощью надстроек, либо с использованием только Orange Canvas для использования реализованных функций визуального программирования и графического интерфейса.

  • OASYS ORange SYnchrotron Suite
  • scOrange для биостатистики отдельных клеток
  • Quasar для анализа данных в естественных науках

История

  • В 1996 г. университет из Любляны и Институт Йожефа Стефана начали разработку ML *, фреймворка машинного обучения на C ++.
  • В 1997 году были разработаны привязки Python для ML *, которые вместе с появляющимися модулями Python сформировали совместный фреймворк под названием Orange.
  • В последующие годы большинство основных алгоритмов интеллектуального анализа данных и машинного обучения были разработаны либо на C ++ (ядро Orange), либо в модулях Python.
  • В 2002 году были разработаны первые прототипы для создания гибкого графического пользовательского интерфейса с использованием Pmw Python megawidgets.
  • В 2003 году графический пользовательский интерфейс был переработан и переработан для структуры Qt с использованием PyQt Привязки Python. Была определена среда визуального программирования, и началась разработка виджетов (графических компонентов конвейера анализа данных).
  • В 2005 году были созданы расширения для анализа данных в биоинформатике.
  • В 2008 году были разработаны установочные пакеты на основе Mac OS X DMG и Fink.
  • В 2009 году было создано и поддержано более 100 виджетов.
  • С 2009 года Orange находится в стадии бета версии 2.0, и на веб-сайте предлагаются установочные пакеты на основе ежедневного цикла компиляции.
  • В 2012 году была введена новая иерархия объектов, заменившая старую модульную структуру.
  • В 2013 году произошел серьезный редизайн графического интерфейса.
  • В 2015 году выпущен Orange 3.0.
  • В 2016 году Orange находится в версии 3.3. При разработке используется ежемесячный стабильный цикл выпуска.

Ссылки

Дополнительная литература

Внешние ссылки

Последняя правка сделана 2021-06-01 13:47:06
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте