無償ソフトウェア

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無償ソフトウェア

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/09 16:35 UTC 版)

「データマイニング」の記事における「無償ソフトウェア」の解説

GNU R (r-project.org)： GNUプロジェクトによるS言語仕様をGNU GPL実装した汎用統計可視化環境。一般的に"R言語"や"R"とも呼ばれる。無償の貢献プログラムパッケージは6000を越え、Wekaを利用するRwekaやRandom forestなどもある。UIは、R GUIかターミナル経由のコマンドライン入力のみ。下記RED Rなどの援用でダイアグラム入力も出来る。R自体はインタプリタだが、速度が必要ならC言語やFortranのコードを直接記述してコンパイル実行でき、パッケージRcpp併用でC++も混在可能。信頼性に定評があり、米国FDA公認。マルチプラットフォーム。GNU GPLオープンソース。 Weka (waikato.ac.nz/ml/weka)： ワイカト大学で開発された、javaベースのデータマイニングソフトウェア。ダイアグラムなど多様なグラフィカルインタフェースで高度なマイニング手法を視覚的に構築し駆使できる。連関規則やニューラルネットワーク、SVM、決定木などさまざまな分析手法があらかじめ数多くモジュールとして組み込まれており、コードを書く事なくモジュールをリンクで結んでいけば入力・分析・出力までの流れを構築できる。ゼロからコードを書いてモジュール登録もできる他、プラグインによる機能拡張も可能。ただデータマイニング研究用のツールとして産まれただけに、的確に使うには分析手法の専門的な評価知識が必要。GNU GPLオープンソース。 RapidMinerコミュニティ版 (rapid-i-partner.jp/product/miner)： 上記商用エンタープライズ版からサポートサービスなどを除いたフリー版。オープンソース。内部にWekaを統合し、Weka同様にダイアグラム式の分析フローを構築できる。GNU Rへのインタフェースもある。 Julia (プログラミング言語) (julialang.org)： 科学技術計算を主たる目的として設計された汎用高水準プログラミング言語とその実行環境。その開発動機として「R言語の柔軟性は良いが、処理速度に幻滅した」ことを上げ、高速処理を開発の最優先目標としている。公式ページには既に統計やマイニングに適用できる多数の分野別パッケージが公開されている。LLVMを利用しており、移植性にも優れる。MIT License オープンソース。 Orange (orange.biolab.si)： グラフィカルデータマイニングソフトウェア。コードを書かなくともモジュールをダイアグラムで結んでいけば分析フローを構築できる。Pythonで書かれている。Windows,OSX,各種Linux対応のマルチプラットフォーム。GNU GPLオープンソース。 Red-R (red-r.org)： GNU Rにダイアグラムインタフェースを統合できるソフトウェア。フロントエンドにOrangeを利用しているためOrangeと同一の感覚でRを使えるばかりか、GNU Rの既存のコードとダイアグラムを相互に変換できる。GNU GPLオープンソース。 R AnalyticFlow (ef-prime.com)： GNU Rにダイアグラムインタフェースを統合できるソフトウェア。GNU Rの既存のコードとダイアグラムを相互に変換できる。RED Rに比べ、新規の分析フロー開発を重視した機能が充実している。日本の企業ef-primeが無料で配布しているので日本語マニュアルがあり、有償の法人サポートもある。RjpWikiにはユーザーコミュニーティがある。 D3.js (d3js.org)： ブラウザを使って統計データを様々な表現で可視化するための JavaScriptライブラリ。 OpenCV： イメージや形状データの認識・抽出・予測処理を目的としたコンピュータビジョンライブラリであるが、パターン認識、機械学習など汎用性ある関数が数多く収録され、データマイニングでの可用性も高い。インテルが開発。オープンソース。 Shogun toolbox (Shogun)： マルチカーネル学習(MKL)などサポートベクターマシンを中心として最先端のアルゴリズムを網羅した機械学習ツールボックス。C++で実装され、MATLAB、GNU R、GNU Octave、Python、Java、Lua、Ruby、C# から利用可能なインタフェースがある。GNU GPL3。