Orange (программное обеспечение) - Orange (software) - Wikipedia

апельсин
Orange-software-logo.png
Разработчики)Люблянский университет
изначальный выпуск10 октября 1996 г.; 24 года назад (1996-10-10)[1]
Стабильный выпуск
3.27.1[2] / 3 ноября 2020; 35 дней назад (3 ноября 2020 г.)
РепозиторийОранжевый репозиторий
Написано вPython, Cython, C ++, C
Операционная системаКроссплатформенность
ТипМашинное обучение, Сбор данных, Визуализация данных, Анализ данных
ЛицензияGPLv3 или новее[3][4]
Интернет сайтапельсин.biolab.si

апельсин является Открытый исходный код визуализация данных, машинное обучение и сбор данных Инструментарий. Он имеет визуальное программирование интерфейс для быстрого поиска и качественного анализ данных и интерактивные данные визуализация.[5]

Типичный рабочий процесс в Orange 3.

Описание

Апельсин - компонентный визуальное программирование программный пакет для визуализация данных, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и анализ данных.

Компоненты оранжевого цвета называются виджетами и варьируются от простой визуализации данных, выбора подмножества и предварительной обработки до эмпирической оценки обучения. алгоритмы и прогнозное моделирование.

Визуальное программирование реализуется через интерфейс, в котором рабочие процессы создаются путем связывания предопределенных или разработанных пользователем виджеты, в то время как опытные пользователи могут использовать Orange в качестве библиотеки Python для манипулирования данными и изменения виджетов.[6]

Программного обеспечения

Orange - это программный пакет с открытым исходным кодом, выпущенный под GPL. Версии до 3.0 включают основные компоненты в C ++ с обертки в Python доступны на GitHub. Начиная с версии 3.0, Orange использует стандартные библиотеки Python с открытым исходным кодом для научных вычислений, такие как тупой, странный и scikit-learn, а его графический пользовательский интерфейс работает в кросс-платформенный Qt рамки.

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

Orange поддерживается на macOS, Windows и Linux а также может быть установлен из репозитория индекса пакетов Python (pip установить Orange3).

По состоянию на май 2018 года стабильная версия - 3.13 и работает с Python 3, тогда как устаревшая версия 2.7, работающая с Python 2.7, все еще доступна.[7]

Функции

Апельсин состоит из холста интерфейс на который 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 иерархическая кластеризация и k-средние.

Цели

Программа предоставляет платформу для отбора экспериментов, системы рекомендаций, и прогнозного моделирования и используется в биомедицина, биоинформатика, геномное исследование, и обучение. В науке он используется как платформа для тестирования новых алгоритмов машинного обучения и для реализации новых методов в генетика и биоинформатика. 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 [9]
  • scOrange для биостатистики одиночных клеток
  • Квазар для анализа данных в естественных науках

История

  • В 1996 г. Люблянский университет и Институт Йожефа Стефана начал разработку ML *, фреймворка машинного обучения в C ++.
  • В 1997 г. Python привязки были разработаны для ML *, которые вместе с появляющимися модулями Python сформировали совместную структуру 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 интерфейс пользователя был переработан и переработан для Qt рамки с использованием PyQt Привязки Python. Была определена среда визуального программирования, и началась разработка виджетов (графических компонентов конвейера анализа данных).
  • В 2005 году расширения для анализа данных в биоинформатика был создан.
  • В 2008, Mac OS X DMG и Финк разработаны установочные пакеты на основе.
  • 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. В разработке используется ежемесячный стабильный цикл выпуска.

Рекомендации

  1. ^ "orange3 / CHANGELOG.md на master. biolab / orange3. GitHub".
  2. ^ «Выпуск 3.27.1». 3 ноября 2020 г.. Получено 16 ноября 2020.
  3. ^ «Апельсин - Лицензия».
  4. ^ "orange3 / ЛИЦЕНЗИЯ на master. biolab / orange3. GitHub".
  5. ^ DemšarJanez; CurkTomaž; ErjavecAleš; GorupČrt; HočevarTomaž; MilutinovičMitar; МожинаМартин; PolajnarMatija; ТоплакМарко; СтаричАнже; ŠtajdoharMiha (01.01.2013). "Апельсин". Журнал исследований в области машинного обучения.
  6. ^ Янез Демшар; Томаж Церк; Алеш Ерявец; Črt Gorup; Томаж Хочевар; Митар Милутинович; Мартин Можина; Матия Полайнар; Марко Топлак; Анже Старич; Миха Стайдохар; Лан Умек; Лан Жагар; Юре Žbontar; Маринка Житник; Блаж Жупан (2013). «Оранжевый: набор инструментов для интеллектуального анализа данных в Python» (PDF). JMLR. 14 (1): 2349–2353.
  7. ^ «Апельсин - Скачать». апельсин. Получено 28 мая 2018.
  8. ^ М. Топлак, Г. Бирарда, С. Рид, К. Сандт, С. Розендаль, Л. Ваккари, Дж. Демшар, Ф. Борондиш, Synchrotron Radiation News 30, 40–45 (2017). https://doi.org/10.1080/08940886.2017.1338424
  9. ^ Л. Ребуффи, М. Санчес дель Рио, Proc. SPIE 10388, 103880S (2017). https://doi.org/10.1117/12.2274263

дальнейшее чтение

внешняя ссылка