Интеллектуальный анализ данных с помощью Orange

• Видео начинается с приветствия и представления Иды, гида по науке о данных в Orange.  

• Она объясняет, что Orange - это среда для анализа данных, которая включает в себя виджеты для загрузки, визуализации и обработки данных.  

• Ида показывает, как создать рабочий процесс анализа данных в Orange, начиная с виджета "Файл" для загрузки данных.  

• Она демонстрирует, как подключить виджеты друг к другу и как настроить их для передачи данных.  

• Ида объясняет, как подготовить данные для анализа, включая указание типов атрибутов и мета-атрибутов.  

• Она также показывает, как сохранить данные в собственном формате Orange для последующего использования.  

• Ида демонстрирует, как визуализировать данные в Orange, используя виджеты "Дистрибутивы" и "Диаграмма рассеяния".  

• Она также объясняет, как настроить виджеты для передачи данных между ними.  

• Ида показывает, как использовать метод иерархической кластеризации для объединения данных в логические группы.  

• Она объясняет, как вычислить евклидово расстояние между измерениями и как использовать его для определения сходства между цветами.  

• В видео объясняется, как использовать виджеты Orange для построения иерархической кластеризации на основе расстояний между цветами.  

• В результате получается дендрограмма, которая показывает структуру обнаруженных кластеров и расстояние между ними.  

• Используя виджеты Orange, можно визуализировать выбранные цветы в виде точечной диаграммы.  

• Это позволяет увидеть, как выбранные цветы группируются вместе и как они отображаются на дендрограмме.  

• В видео демонстрируется, как использовать виджет "прогнозы" для предсказания меток классов для экземпляров в наборе данных.  

• В примере используются данные о фруктах и овощах, и на основе этих характеристик предсказывается, является ли растение фруктом или овощем.  

• В видео показывается, как использовать виджет "Тест и оценка" для перекрестной проверки и оценки качества различных методов прогнозирования.  

• В примере используется набор данных радужной оболочки глаза, и на основе результатов перекрестной проверки делается вывод о точности классификации.  

• В видео объясняется, как использовать перекрестную проверку для сравнения нескольких классификаторов в одном наборе данных.  

• Показано, как выбирать ошибочные классификации и визуализировать их.  

• Описывается, как устанавливать дополнения в Orange и использовать новые виджеты в сочетании с существующими.  

• Приводится пример использования дополнения для биоинформатики, где можно визуализировать данные экспрессии генов и определить различия между курящими и некурящими.  

• Объясняется, как преобразовать данные в набор линейно некоррелированных признаков с помощью PCA.  

• Показано, как выбрать количество основных компонентов, которые объясняют 80% вариабельности.  

• Описывается, как использовать виджет "ранжирование" для оценки объектов несколькими способами, основанными на соотношении с классом.  

• Показаны примеры использования ранжирования для анализа данных о жилье и химических компонентах виноградных лоз.  

• Объясняется, как использовать k-means для поиска кластеров в данных.  

• Показано, как использовать оценку silhouette для определения наилучшего количества кластеров.  

• Приведены примеры использования k-means для анализа данных о жилье в Бостоне и цен на жилье.  

• В видео объясняется, как работает алгоритм K-Means для кластеризации данных.  

• Демонстрируется, как интерактивно настроить центроиды и принадлежность к кластерам.  

• Силуэт - это показатель качества кластера, который помогает найти оптимальное количество кластеров.  

• Демонстрируется использование силуэта для определения внутренних и внешних факторов данных.  

• Объясняется, как Orange преобразует изображения в векторы с помощью глубоких нейронных сетей.  

• Демонстрируется использование этих векторов для кластеризации и классификации изображений.  

• Объясняется, как использовать Orange для работы с текстом, включая предварительную обработку и визуализацию.  

• Демонстрируется использование словарей и стоп-слов для фильтрации и улучшения качества текста.  

• Удаление стоп-слов и разделение текста на слова.  

• Использование "мешка слов" для преобразования текста в числовое представление.  

• Использование иерархической кластеризации для поиска похожих документов.  

• Применение логистической регрессии для классификации сказок братьев Гримм на сказки о животных и волшебные сказки.  

• Импорт документов в Orange из разных форматов (Word, PDF, текстовые файлы).  

• Использование диаграмм рассеяния для визуализации взаимосвязи между переменными.  

• Применение freew для выявления взаимосвязей между объектами и классами в наборе данных.  

• Использование проекции freew для визуализации структуры данных и интерпретации результатов.  

• Видео объясняет, как использовать векторы документов для описания документов с помощью числовых характеристик.  

• Процедура начинается с подготовки данных, включая удаление стоп-слов и слов, встречающихся менее чем в 10% и более чем в 90% документов.  

• Затем происходит встраивание слов, где слова с похожим значением или происхождением группируются близко друг к другу в векторном пространстве.  

• В результате получается единый вектор документа, который может быть использован для анализа текста.  

• Видео показывает, как использовать Orange для анализа твитов с хэштегом "Машинное обучение".  

• Сначала удаляются ненужные элементы, затем используется токенизатор твитов и регулярное выражение для сохранения упоминаний в рекламе.  

• Затем создается сеть упоминаний, которая показывает, кто ведет дебаты в социальных сетях и кто наиболее часто упоминается.  

• Видео объясняет, как использовать Orange для анализа настроений в тексте.  

• Сначала собираются данные, затем подсчитывается количество просмотров.  

• Анализ настроений может быть основан на словарном запасе, частично контролируемым или контролируемым под наблюдением.  

• В Orange используется лексический метод, который учитывает количество положительных и отрицательных слов в тексте.  

• Видео обсуждает использование тепловой карты для анализа эмоций в тексте, где синий цвет обозначает отрицательные оценки, а желтый и белый - положительные.  

• Затем обсуждаются некоторые слова, которые считаются негативными, но на самом деле являются нормальными в контексте машинного обучения.  

• Видео объясняет, как использовать Twitter API для извлечения твитов, а также как использовать виджеты Orange для анализа данных.  

• Затем демонстрируется использование wordcloud для анализа наиболее часто встречающихся слов в твитах.  

• Видео объясняет, как использовать тематическое моделирование для выявления тем в данных.  

• Обсуждаются три метода тематического моделирования, включая прямое выделение латиницей.  

• В конце видео демонстрируется использование тепловой карты для визуализации тем и подмножества документов с высокой частотой встречаемости тем.